@spelchekr from Python list乘法:[[…]*3制作了3个列表，这些列表在修改时相互镜像，我有同样的问题 “为什么只有外层的*3会产生更多的参考，而内部的则不会?”为什么不都是1s?”

li = [0] * 3
print([id(v) for v in li])  # [140724141863728, 140724141863728, 140724141863728]
li[0] = 1
print([id(v) for v in li])  # [140724141863760, 140724141863728, 140724141863728]
print(id(0))  # 140724141863728
print(id(1))  # 140724141863760
print(li)     # [1, 0, 0]

ma = [[0]*3] * 3  # mainly discuss inner & outer *3 here
print([id(li) for li in ma])  # [1987013355080, 1987013355080, 1987013355080]
ma[0][0] = 1
print([id(li) for li in ma])  # [1987013355080, 1987013355080, 1987013355080]
print(ma)  # [[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]]

下面是我在尝试上面的代码后的解释:

内部的*3也创建引用，但它的引用是不可变的，就像[&0，&0，&0]，那么当你改变li[0]时，你不能改变const int 0的任何底层引用，所以你可以只改变引用地址为新的&1; 而ma = [&li， &li， &li]且li是可变的，因此当你调用ma[0][0] = 1时，ma[0][0]等于&li[0]，因此所有的&li实例将其第一个地址更改为&1。

为了更详细地解释它，

操作1:

x = [[0, 0], [0, 0]]
print(type(x)) # <class 'list'>
print(x) # [[0, 0], [0, 0]]

x[0][0] = 1
print(x) # [[1, 0], [0, 0]]

操作2:

y = [[0] * 2] * 2
print(type(y)) # <class 'list'>
print(y) # [[0, 0], [0, 0]]

y[0][0] = 1
print(y) # [[1, 0], [1, 0]]

注意到为什么修改第一个列表的第一个元素不修改每个列表的第二个元素吗?这是因为[0]* 2实际上是两个数字的列表，对0的引用不能被修改。

如果您想创建克隆副本，请尝试操作3:

import copy
y = [0] * 2   
print(y)   # [0, 0]

y = [y, copy.deepcopy(y)]  
print(y) # [[0, 0], [0, 0]]

y[0][0] = 1
print(y) # [[1, 0], [0, 0]]

另一种创建克隆副本的有趣方法，操作4:

import copy
y = [0] * 2
print(y) # [0, 0]

y = [copy.deepcopy(y) for num in range(1,5)]
print(y) # [[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]]

y[0][0] = 5
print(y) # [[5, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]]

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。

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

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]}

当你写[x]*3时，你会得到[x, x, x]这个列表。也就是说，一个有3个对同一个x的引用的列表。当你修改这个x时，它通过所有三个对它的引用都是可见的:

x = [1] * 4
xs = [x] * 3
print(f"id(x): {id(x)}")
# id(x): 140560897920048
print(
    f"id(xs[0]): {id(xs[0])}\n"
    f"id(xs[1]): {id(xs[1])}\n"
    f"id(xs[2]): {id(xs[2])}"
)
# id(xs[0]): 140560897920048
# id(xs[1]): 140560897920048
# id(xs[2]): 140560897920048

x[0] = 42
print(f"x: {x}")
# x: [42, 1, 1, 1]
print(f"xs: {xs}")
# xs: [[42, 1, 1, 1], [42, 1, 1, 1], [42, 1, 1, 1]]

为了解决这个问题，您需要确保在每个位置都创建了一个新列表。一种方法是

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

它将每次重新计算[1]*4，而不是计算一次并对1个列表进行3次引用。

You might wonder why * can't make independent objects the way the list comprehension does. That's because the multiplication operator * operates on objects, without seeing expressions. When you use * to multiply [[1] * 4] by 3, * only sees the 1-element list [[1] * 4] evaluates to, not the [[1] * 4 expression text. * has no idea how to make copies of that element, no idea how to reevaluate [[1] * 4], and no idea you even want copies, and in general, there might not even be a way to copy the element.

*的唯一选择是对现有子列表进行新的引用，而不是尝试创建新的子列表。其他任何东西都是不一致的，或者需要对基本语言设计决策进行重大的重新设计。

相比之下，列表推导式在每次迭代时重新计算元素表达式。[[1] * 4 for n in range(3)]每次重新计算[1]* 4，原因相同[x**2 for x in range(3)]每次重新计算x**2。每次对[1]* 4求值都会生成一个新列表，因此列表推导式执行您想要的操作。

顺便说一句，[1]* 4也不复制[1]的元素，但这没关系，因为整数是不可变的。你不能做类似于1的东西。Value = 2，把1变成2。