Arrays 更新二维数组中元素的值

我想知道为什么下面的两个代码段有不同的输出。有人能解释一下吗

代码1

d = 5
matrix_list = [[0] * d] * d
matrix_list[0][3] = 1
for i in matrix_list:
    print(i)

Output:
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 1, 0]

代码2

matrix_list = [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]
matrix_list[0][3] = 1
print()
for i in matrix_list:
    print(i)

Output: 
[0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]

---

这种情况会发生，因为列表在python中是可变的，当您按照

[[0]*d]*d

操作时，实际上会对列表中的所有列表使用相同的列表引用

list_1 = [1,2]
list_2 = list_1
list_2[0] = 3
print(list_1) -> output: [3,2]

这是因为

list_1

和

list_2

链接到同一个对象。您可以通过以下方式进行检查：

print(id(list_1))
print(id(list_2))

或者在您的情况下，您可以尝试打印ID而不是值：

for i in matrix_list:
    print(id(i)) 

这意味着在您的案例中创建列表的正确方法是：

list_of_lists = []
for i in range(5):
    list_of_lists.append([0, 0, 0, 0, 0])

---

它将在每次迭代时创建一个新的列表对象。

通过

for

循环中的

print（id（i））

打印每个列表的内存位置。您会注意到，在代码1中，所有列表都指向相同的内存位置，而在代码2中，每个列表都分配了不同的内存。因此，当您在代码1中进行更新时，任何列表中的任何更改都将反映在所有其他列表中，因为它们在内部都是单一列表。