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

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))

这是我发现的教新程序员最好的方法,而且不需要使用额外的库。不过我想要更好的。

def initialize_twodlist(value):
    list=[]
    for row in range(10):
        list.append([value]*10)
    return list
[[foo for x in xrange(10)] for y in xrange(10)]

这种方式比嵌套的列表推导更快

[x[:] for x in [[foo] * 10] * 10]    # for immutable foo!

下面是一些python3计时,用于小型和大型列表

$python3 -m timeit '[x[:] for x in [[1] * 10] * 10]'
1000000 loops, best of 3: 1.55 usec per loop

$ python3 -m timeit '[[1 for i in range(10)] for j in range(10)]'
100000 loops, best of 3: 6.44 usec per loop

$ python3 -m timeit '[x[:] for x in [[1] * 1000] * 1000]'
100 loops, best of 3: 5.5 msec per loop

$ python3 -m timeit '[[1 for i in range(1000)] for j in range(1000)]'
10 loops, best of 3: 27 msec per loop

解释:

[[foo]*10]*10创建重复10次的相同对象的列表。您不能只使用这个,因为修改一个元素将修改每行中的同一元素!

x[:]等价于list(x),但更有效一点,因为它避免了名称查找。无论哪种方式,它都创建了每行的浅拷贝,所以现在所有元素都是独立的。

所有的元素都是相同的foo对象,所以如果foo是可变的,你就不能使用这个方案。,你必须使用

import copy
[[copy.deepcopy(foo) for x in range(10)] for y in range(10)]

或者假设一个类(或函数)Foo返回Foo

[[Foo() for x in range(10)] for y in range(10)]

通常,当你想要多维数组时,你不想要一个列表的列表,而是一个numpy数组,或者可能是一个dict。

例如,使用numpy可以执行如下操作

import numpy
a = numpy.empty((10, 10))
a.fill(foo)