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。

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。

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]]

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]}

[[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。