我创建了一个列表的列表:

>>> xs = [[1] * 4] * 3
>>> print(xs)
[[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]

然后,我改变了最里面的一个值:

>>> xs[0][0] = 5
>>> print(xs)
[[5, 1, 1, 1], [5, 1, 1, 1], [5, 1, 1, 1]]

为什么每个子列表的第一个元素都变成了5?


参见:

我如何克隆一个列表,使它不会在分配后意外改变?寻找解决问题的方法

Python:对于字典列表的类似问题,字典列表只存储每次迭代中最后追加的值

如何初始化一个字典,其值是不同的空列表?对于列表字典的类似问题


当前回答

实际上,这正是你所期望的。让我们分解这里发生的事情:

你写

lst = [[1] * 4] * 3

这相当于:

lst1 = [1]*4
lst = [lst1]*3

这意味着lst是一个有3个元素都指向lst1的列表。这意味着下面两行是等价的:

lst[0][0] = 5
lst1[0] = 5

因为lst[0]就是lst1。

为了获得想要的行为,你可以使用列表推导式:

lst = [ [1]*4 for n in range(3) ]

在这种情况下,对每个n重新计算表达式,得到不同的列表。

其他回答

虽然最初的问题使用乘法运算符构造子列表,但我将添加一个示例,该示例对子列表使用相同的列表。添加这个答案是为了完整性,因为这个问题经常被用作问题的规范

node_count = 4
colors = [0,1,2,3]
sol_dict = {node:colors for node in range(0,node_count)}

列表中的每个字典值都是同一个对象,试图改变其中一个字典值就会看到全部。

>>> sol_dict
{0: [0, 1, 2, 3], 1: [0, 1, 2, 3], 2: [0, 1, 2, 3], 3: [0, 1, 2, 3]}
>>> [v is colors for v in sol_dict.values()]
[True, True, True, True]
>>> sol_dict[0].remove(1)
>>> sol_dict
{0: [0, 2, 3], 1: [0, 2, 3], 2: [0, 2, 3], 3: [0, 2, 3]}

构造字典的正确方法是为每个值使用列表的副本。

>>> colors = [0,1,2,3]
>>> sol_dict = {node:colors[:] for node in range(0,node_count)}
>>> sol_dict
{0: [0, 1, 2, 3], 1: [0, 1, 2, 3], 2: [0, 1, 2, 3], 3: [0, 1, 2, 3]}
>>> sol_dict[0].remove(1)
>>> sol_dict
{0: [0, 2, 3], 1: [0, 1, 2, 3], 2: [0, 1, 2, 3], 3: [0, 1, 2, 3]}

我来到这里是因为我想看看如何嵌套任意数量的列表。上面有很多解释和具体的例子,但是你可以概括出N维的列表的列表的列表的列表…用以下递归函数:

import copy

def list_ndim(dim, el=None, init=None):
    if init is None:
        init = el

    if len(dim)> 1:
        return list_ndim(dim[0:-1], None, [copy.copy(init) for x in range(dim[-1])])

    return [copy.deepcopy(init) for x in range(dim[0])]

第一次调用函数是这样的:

dim = (3,5,2)
el = 1.0
l = list_ndim(dim, el)

其中(3,5,2)是结构尺寸的元组(类似于numpy shape参数),1.0是你想要初始化结构的元素(也适用于None)。请注意,init参数仅由递归调用提供,用于向前携带嵌套的子列表

以上输出:

[[[1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0]],
 [[1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0]],
 [[1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0]]]

设置具体元素:

l[1][3][1] = 56
l[2][2][0] = 36.0+0.0j
l[0][1][0] = 'abc'

输出结果:

[[[1.0, 1.0], ['abc', 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0]],
 [[1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 56.0], [1.0, 1.0]],
 [[1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [(36+0j), 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0]]]

上面已经演示了列表的非类型化性质

size = 3
matrix_surprise = [[0] * size] * size
matrix = [[0]*size for _ in range(size)]

使用Python导师进行实时可视化:

让我们按照以下方式重写代码:

x = 1
y = [x]
z = y * 4

my_list = [z] * 3

有了这些,运行下面的代码使一切更清楚。代码所做的基本上是打印所获得的对象的id,这

返回一个对象的“标识符”

并将帮助我们识别它们并分析发生了什么:

print("my_list:")
for i, sub_list in enumerate(my_list):
    print("\t[{}]: {}".format(i, id(sub_list)))
    for j, elem in enumerate(sub_list):
        print("\t\t[{}]: {}".format(j, id(elem)))

您将得到以下输出:

x: 1
y: [1]
z: [1, 1, 1, 1]
my_list:
    [0]: 4300763792
        [0]: 4298171528
        [1]: 4298171528
        [2]: 4298171528
        [3]: 4298171528
    [1]: 4300763792
        [0]: 4298171528
        [1]: 4298171528
        [2]: 4298171528
        [3]: 4298171528
    [2]: 4300763792
        [0]: 4298171528
        [1]: 4298171528
        [2]: 4298171528
        [3]: 4298171528

现在让我们一步一步来。你有x,它是1,和一个包含x的元素列表y。你的第一步是y * 4,它会得到一个新的列表z,基本上是[x, x, x, x],也就是说,它创建了一个新的列表,它将有4个元素,它们是对初始x对象的引用。下一步非常相似。基本上是z * 3,即[[x, x, x]] * 3,并返回[[x, x, x], [x, x, x], [x, x, x]],与第一步的原因相同。

My_list =[[1]*4] * 3在内存中创建一个列表对象[1,1,1,1],并将其引用复制3次。这相当于obj = [1,1,1,1];My_list = [obj]*3。对obj的任何修改都将反映在列表中引用obj的三个位置。 正确的说法应该是:

my_list = [[1]*4 for _ in range(3)]

or

my_list = [[1 for __ in range(4)] for _ in range(3)]

这里需要注意的重要一点是,*操作符主要用于创建文字列表。虽然1是不可变的,但obj =[1]*4仍然会创建一个重复4次的1的列表,形成[1,1,1,1]。但是,如果对不可变对象进行了引用,则该对象将被一个新的对象覆盖。

这意味着如果我们执行obj[1] = 42,那么obj将变成[1,42,1,1],而不是一些人可能认为的[42,42,42,42]。这也可以验证:

>>> my_list = [1]*4
>>> my_list
[1, 1, 1, 1]

>>> id(my_list[0])
4522139440
>>> id(my_list[1])  # Same as my_list[0]
4522139440

>>> my_list[1] = 42  # Since my_list[1] is immutable, this operation overwrites my_list[1] with a new object changing its id.
>>> my_list
[1, 42, 1, 1]

>>> id(my_list[0])
4522139440
>>> id(my_list[1])  # id changed
4522140752
>>> id(my_list[2])  # id still same as my_list[0], still referring to value `1`.
4522139440