注意，序列中的项不会被复制;它们被多次引用。这经常困扰着新的Python程序员;考虑:

>>> lists = [[]] * 3
>>> lists
[[], [], []]
>>> lists[0].append(3)
>>> lists
[[3], [3], [3]]

[[]]是一个包含空列表的单元素列表，因此[[]]* 3的所有三个元素都是对这个空列表的引用。修改列表中的任何元素都会修改这个列表。

另一个解释这一点的例子是使用多维数组。

你可能尝试过这样做一个多维数组:

>>> A = [[None] * 2] * 3

如果你打印出来，看起来是正确的:

>>> A
[[None, None], [None, None], [None, None]]

但当你赋值时，它会出现在多个地方:

>>> A[0][0] = 5
>>> A
[[5, None], [5, None], [5, None]]

原因是使用*复制列表不会创建副本，它只创建对现有对象的引用。3创建一个包含3个对长度为2的相同列表的引用的列表。对一行的更改将显示在所有行中，这几乎肯定不是您想要的。

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:

除了正确解释问题的可接受答案之外，使用以下代码创建具有重复元素的列表:

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

同样，你可以使用itertools.repeat()创建一个重复元素的迭代器对象:

>>> a = list(repeat(1,4))
[1, 1, 1, 1]
>>> a[0] = 5
>>> a
[5, 1, 1, 1]

注:如果你使用NumPy，你只想创建一个数组的1或0，你可以使用np。1和np。0和/或其他数字使用np.repeat:

>>> import numpy as np
>>> np.ones(4)
array([1., 1., 1., 1.])
>>> np.ones((4, 2))
array([[1., 1.],
       [1., 1.],
       [1., 1.],
       [1., 1.]])
>>> np.zeros((4, 2))
array([[0., 0.],
       [0., 0.],
       [0., 0.],
       [0., 0.]])
>>> np.repeat([7], 10)
array([7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7])

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。

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。

[[1] * 4] * 3

甚至:

[[1, 1, 1, 1]] * 3

创建一个3次引用内部[1,1,1,1]的列表——而不是内部列表的3个副本，因此任何时候修改列表(在任何位置)，您都会看到3次更改。

和下面这个例子一样:

>>> inner = [1,1,1,1]
>>> outer = [inner]*3
>>> outer
[[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]
>>> inner[0] = 5
>>> outer
[[5, 1, 1, 1], [5, 1, 1, 1], [5, 1, 1, 1]]

在那里可能不那么令人惊讶。