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
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
其他回答
代码:
num_rows, num_cols = 4, 2
initial_val = 0
matrix = [[initial_val] * num_cols for _ in range(num_rows)]
print(matrix)
# [[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]]
Initial_val必须是不可变的。
错误方式:[[None*m]*n]
>>> m, n = map(int, raw_input().split())
5 5
>>> x[0][0] = 34
>>> x
[[34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None]]
>>> id(x[0][0])
140416461589776
>>> id(x[3][0])
140416461589776
使用这种方法，python不允许为外层列创建不同的地址空间，这将导致各种超出您预期的错误行为。
正确方法，但有例外:
y = [[0 for i in range(m)] for j in range(n)]
>>> id(y[0][0]) == id(y[1][0])
False
这是一个很好的方法，但如果您将默认值设置为None，则会有例外
>>> r = [[None for i in range(5)] for j in range(5)]
>>> r
[[None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None]]
>>> id(r[0][0]) == id(r[2][0])
True
因此，使用这种方法正确地设置默认值。
绝对正确的:
跟着麦克风的双循环回复。
我用这种方式来创建MxN矩阵，其中m = number(行)和n = number(列)。
arr = [[None]*(n) for _ in range(m)]
如果你使用numpy，你可以很容易地创建2d数组:
import numpy as np
row = 3
col = 5
num = 10
x = np.full((row, col), num)
x
array([[10, 10, 10, 10, 10],
[10, 10, 10, 10, 10],
[10, 10, 10, 10, 10]])
对于那些困惑为什么[["]*m]*n不好用的人。
最好的方法是[[" for i in range(columns)] for j in range(rows)] 这将解决所有问题。
如需进一步澄清 例子:
>>> x = [['']*3]*3
[['', '', ''], ['', '', ''], ['', '', '']]
>>> x[0][0] = 1
>>> print(x)
[[1, '', ''], [1, '', ''], [1, '', '']]
>>> y = [['' for i in range(3)] for j in range(3)]
[['', '', ''], ['', '', ''], ['', '', '']]
>>> y[0][0]=1
>>> print(y)
[[1, '', ''], ['', '', ''], ['', '', '']]
