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
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]])
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)
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)
如果它是一个稀疏填充的数组，你可能最好使用一个以元组为键的字典:
dict = {}
key = (a,b)
dict[key] = value
...
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
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)]
