每个人都在解释发生了什么。我将提出一种解决方法:

my_list = [[1 for i in range(4)] for j in range(3)]

my_list[0][0] = 5
print(my_list)

然后你得到:

[[5, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]

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。

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]}

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:

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。