我开始使用python,我尝试使用一个二维列表,我开始在每个地方都用相同的变量填充。我想到了这个:

def initialize_twodlist(foo):
    twod_list = []
    new = []
    for i in range (0, 10):
        for j in range (0, 10):
            new.append(foo)
        twod_list.append(new)
        new = []

它给出了预期的结果,但感觉像是一种变通方法。有更简单/更短/更优雅的方法吗?


当前回答

另一种方法是使用字典来保存二维数组。

twoD = {}
twoD[0,0] = 0
print(twoD[0,0]) # ===> prints 0

它可以保存任何1D, 2D值,并将其初始化为0或任何其他int值,使用集合。

import collections
twoD = collections.defaultdict(int)
print(twoD[0,0]) # ==> prints 0
twoD[1,1] = 1
print(twoD[1,1]) # ==> prints 1

其他回答

你可以使用列表推导式:

x = [[foo for i in range(10)] for j in range(10)]
# x is now a 10x10 array of 'foo' (which can depend on i and j if you want)
from random import randint
l = []

for i in range(10):
    k=[]
    for j in range(10):
        a= randint(1,100)
        k.append(a)

    l.append(k)




print(l)
print(max(l[2]))

b = []
for i in range(10):
    a = l[i][5]
    b.append(a)

print(min(b))

Python中经常出现的一个模式是

bar = []
for item in some_iterable:
    bar.append(SOME EXPRESSION)

这有助于推动列表推导式的引入,它将代码片段转换为

bar = [SOME_EXPRESSION for item in some_iterable]

这样更简短,有时也更清楚。通常,您会养成识别这些循环的习惯,并经常用推导式替换循环。

您的代码遵循此模式两次

twod_list = []                                       \                      
for i in range (0, 10):                               \
    new = []                  \ can be replaced        } this too
    for j in range (0, 10):    } with a list          /
        new.append(foo)       / comprehension        /
    twod_list.append(new)                           /

这里有一个更简单的方法:

import numpy as np
twoD = np.array([[]*m]*n)

要初始化所有带有任何'x'值的单元格,请使用:

twoD = np.array([[x]*m]*n

添加维度的一般模式可以从这个系列中得出:

x = 0
mat1 = []
for i in range(3):
    mat1.append(x)
    x+=1
print(mat1)


x=0
mat2 = []
for i in range(3):
    tmp = []
    for j in range(4):
        tmp.append(x)
        x+=1
    mat2.append(tmp)

print(mat2)


x=0
mat3 = []
for i in range(3):
    tmp = []
    for j in range(4):
        tmp2 = []
        for k in range(5):
            tmp2.append(x)
            x+=1
        tmp.append(tmp2)
    mat3.append(tmp)

print(mat3)