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

一个空的2D矩阵可以用以下方式初始化:

temp = [[], []]

其他回答

[[foo for x in xrange(10)] for y in xrange(10)]
twod_list = [[foo for _ in range(m)] for _ in range(n)]

n是行数,m是列数,foo是值。

row=5
col=5
[[x]*col for x in [b for b in range(row)]]

上面会给你一个5x5的2D数组

[[0, 0, 0, 0, 0],
 [1, 1, 1, 1, 1],
 [2, 2, 2, 2, 2],
 [3, 3, 3, 3, 3],
 [4, 4, 4, 4, 4]]

它使用嵌套的列表推导式。 分类如下:

[[x]*col for x in [b for b in range(row)]]

[x]*col——>被求值的最终表达式 对于——>中的x, x将是迭代器提供的值 [b for b in range(row)]]——>迭代器。

[b for b in range(row)]]这将计算为[0,1,2,3,4],因为row=5 现在化简为

[[x]*col for x in [0,1,2,3,4]]

它的值是 [[0]*5 for x in[0,1,2,3,4]]——> with x=0第一次迭代 [[1]*5 for x in[0,1,2,3,4]]——> with x=1第二次迭代 [[2]*5 for x in[0,1,2,3,4]]——> with x=2第三次迭代 [[3]*5 for x in[0,1,2,3,4]]——> with x=3第四次迭代 [[4]*5 for x in[0,1,2,3,4]]——> with x=4第五次迭代

要在Python中初始化二维列表,使用

t = [ [0]*3 for i in range(3)]

但是不要使用[[v]*n]*n,这是一个陷阱!

>>> a = [[0]*3]*3
>>> a
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
>>> a[0][0]=1
>>> a
[[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]]

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。