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。

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])

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。

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]]

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]]

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