Python中经常出现的一个模式是

bar = []
for item in some_iterable:
    bar.append(SOME EXPRESSION)

这有助于推动列表推导式的引入，它将代码片段转换为

bar = [SOME_EXPRESSION for item in some_iterable]

这样更简短，有时也更清楚。通常，您会养成识别这些循环的习惯，并经常用推导式替换循环。

您的代码遵循此模式两次

twod_list = []                                       \                      
for i in range (0, 10):                               \
    new = []                  \ can be replaced        } this too
    for j in range (0, 10):    } with a list          /
        new.append(foo)       / comprehension        /
    twod_list.append(new)                           /

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

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

我理解的重要的事情是:在初始化数组(在任何维度)时，我们应该给数组的所有位置一个默认值。然后只完成初始化。在此之后，我们可以更改或接收数组的任何位置的新值。下面的代码非常适合我

N=7
F=2

#INITIALIZATION of 7 x 2 array with deafult value as 0
ar=[[0]*F for x in range(N)]

#RECEIVING NEW VALUES TO THE INITIALIZED ARRAY
for i in range(N):
    for j in range(F):
        ar[i][j]=int(input())
print(ar)

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。

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)]