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
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:
其他回答
通过使用内置的列表函数，您可以这样做
a
out:[[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]
#Displaying the list
a.remove(a[0])
out:[[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]
# Removed the first element of the list in which you want altered number
a.append([5,1,1,1])
out:[[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [5, 1, 1, 1]]
# append the element in the list but the appended element as you can see is appended in last but you want that in starting
a.reverse()
out:[[5, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]
#So at last reverse the whole list to get the desired list
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])
我正在补充我的答案，以图解方式解释同样的问题。
你创建2D的方式，创建一个浅列表
arr = [[0]*cols]*row
相反，如果您希望更新列表中的元素，则应该使用
rows, cols = (5, 5)
arr = [[0 for i in range(cols)] for j in range(rows)]
解释:
可以使用以下命令创建列表:
arr = [0]*N
or
arr = [0 for i in range(N)]
在第一种情况下，数组的所有下标都指向同一个整数对象
当你给一个特定的索引赋值时，就会创建一个新的int对象，例如arr[4] = 5
现在让我们看看当我们创建一个list of list时会发生什么，在这种情况下，top list的所有元素都指向同一个列表
如果你更新任何索引的值，就会创建一个新的int对象。但是由于所有顶级列表索引都指向同一个列表，所以所有行看起来都是一样的。您会觉得更新一个元素就是更新该列中的所有元素。
感谢Pranav Devarakonda提供的简单解释
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
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。
