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)
