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])

[[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。

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

@spelchekr from Python list乘法:[[…]*3制作了3个列表，这些列表在修改时相互镜像，我有同样的问题 “为什么只有外层的*3会产生更多的参考，而内部的则不会?”为什么不都是1s?”

li = [0] * 3
print([id(v) for v in li])  # [140724141863728, 140724141863728, 140724141863728]
li[0] = 1
print([id(v) for v in li])  # [140724141863760, 140724141863728, 140724141863728]
print(id(0))  # 140724141863728
print(id(1))  # 140724141863760
print(li)     # [1, 0, 0]

ma = [[0]*3] * 3  # mainly discuss inner & outer *3 here
print([id(li) for li in ma])  # [1987013355080, 1987013355080, 1987013355080]
ma[0][0] = 1
print([id(li) for li in ma])  # [1987013355080, 1987013355080, 1987013355080]
print(ma)  # [[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]]

下面是我在尝试上面的代码后的解释:

内部的*3也创建引用，但它的引用是不可变的，就像[&0，&0，&0]，那么当你改变li[0]时，你不能改变const int 0的任何底层引用，所以你可以只改变引用地址为新的&1; 而ma = [&li， &li， &li]且li是可变的，因此当你调用ma[0][0] = 1时，ma[0][0]等于&li[0]，因此所有的&li实例将其第一个地址更改为&1。

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。