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:

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]]

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]}

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。

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

[[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。