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)]