也许不是最优雅的解决方案，但这里有一个使用嵌套while循环的解决方案:

def transpose(lst):
    newlist = []
    i = 0
    while i < len(lst):
        j = 0
        colvec = []
        while j < len(lst):
            colvec.append(lst[j][i])
            j = j + 1
        newlist.append(colvec)
        i = i + 1
    return newlist

等价于耶拿的解决方案:

>>> l=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
>>> [list(i) for i in zip(*l)]
... [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

下面是一个不一定是平方的列表的转置的解决方案:

maxCol = len(l[0])
for row in l:
    rowLength = len(row)
    if rowLength > maxCol:
        maxCol = rowLength
lTrans = []
for colIndex in range(maxCol):
    lTrans.append([])
    for row in l:
        if colIndex < len(row):
            lTrans[colIndex].append(row[colIndex])

一种方法是用NumPy转置。如需列出清单，请填写:

>>> import numpy as np
>>> np.array(l).T.tolist()
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

或者另一个没有zip (python < 3)的:

>>> map(list, map(None, *l))
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

或者对于python >= 3:

>>> list(map(lambda *x: list(x), *l))
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

    #Import functions from library
    from numpy import size, array
    #Transpose a 2D list
    def transpose_list_2d(list_in_mat):
        list_out_mat = []
        array_in_mat = array(list_in_mat)
        array_out_mat = array_in_mat.T
        nb_lines = size(array_out_mat, 0)
        for i_line_out in range(0, nb_lines):
            array_out_line = array_out_mat[i_line_out]
            list_out_line = list(array_out_line)
            list_out_mat.append(list_out_line)
        return list_out_mat

也许不是最优雅的解决方案，但这里有一个使用嵌套while循环的解决方案:

def transpose(lst):
    newlist = []
    i = 0
    while i < len(lst):
        j = 0
        colvec = []
        while j < len(lst):
            colvec.append(lst[j][i])
            j = j + 1
        newlist.append(colvec)
        i = i + 1
    return newlist