Python 如何创建多维列表

我想初始化一个多维列表。基本上，我想要一个10x10的网格——一个包含10个列表的列表，每个列表包含10个项目

每个列表值应初始化为整数0

在一行中实现这一点的明显方法是：

myList=[[0]*10]*10

，它无法工作，因为它会生成一个列表，其中包含对一个列表的10个引用，因此更改任何行中的项都会更改所有行中的项

我看到的文档谈到了使用

[：]

复制列表，但在使用乘法器时仍然不起作用：

myList=[0]*10；myList=myList[：]*10

与myList=[[0]*10]*10具有相同的效果

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除了创建myList.append（）的循环之外，有没有一种快速有效的方法可以用这种方式初始化列表？

这是一个嵌套的任务

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您可以通过以下方式非常高效地完成此任务：

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实际上，您可能需要一个列表，而不是一些列表。几乎每次我看到这种“预先确定的嵌套列表”模式时，都会发现有些地方不太正确。

我只是想添加一个答案，因为这个问题是针对一般的n维情况提出的，我认为还没有得到答案。您可以使用以下示例对任意数量的维度递归执行此操作：

n_dims = [3, 4, 5]

empty_list = 0
for n in n_dims:
    empty_list = [empty_list] * n

>>>empty_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, 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, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]]

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另一个解决方案是使用NumPy库：

import numpy as np

zero_array = np.zeros((10, 10), dtype='int')

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如果需要，可以使用

.tolist（）

方法轻松地将其转换为常规python列表。

实现此目的的两种常见方法：

第一名：

[[0] * n] * m

[[0 for column in range(n)] for row in range(m)]

秒：

[[0] * n] * m

[[0 for column in range(n)] for row in range(m)]

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我发现要明白你的意思，你需要

import copy

def n_dim_list(dims, init_val):
    if not dims:
        return []
    lst = [init_val for i in range(dims[-1])]
    for d in dims[::-1][1::]:
        lst = [copy.deepcopy(lst) for i in range(d)]
return lst

其中dims是所需维度数量的长度列表，内容是每个维度中所需nd列表的大小。

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不是最优雅但清晰的方法。还有另一种方法，但使用OP拒绝的方法

import numpy as np
myList = [[0]*10]*10
myList = np.array(myList)
l=myList.tolist()
myList=l

输出和测试如下：

>>> l
[[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, 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], [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, 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]]
>>> l[0][0]=100
>>> l
[[100, 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, 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, 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, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

输出与预期的

l[0]

克隆不同

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虽然这不是时间效率。1000X1000列表需要将近7秒，而as列表理解只需要0.0052158秒。

这里有一个函数，它使用递归列表理解来处理任意数量的维度。它不需要任何导入就可以工作

def初始列表（dims，val）：
如果len（dims）==0：
raise VALUE ERROR（“至少需要1个维度”）
如果len（dims）==1：
返回范围内uu的[val（dims[0]）]
返回范围内（dims[0]）的[init_列表（dims[1:]，val=val）]

例如：

>>> init_list([3, 2, 1], val=0)
[[[0], [0]], [[0], [0]], [[0], [0]]]

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我认为

[：]

的想法也可以奏效，例如[[0]*10]*10]中的

[x[：]for x。请参阅以了解为什么
[[0]*10]*10
不能按预期工作。很好，避免了明显答案所具有的嵌套for循环，但只有在您希望数组初始化的值可以多次引用的情况下才起作用，因此，如果希望用类的唯一实例填充数组，则不需要这样做。请注意，现在可以使用类似数组的语法访问数据：
a[col\u num][row\u num]
我没有进行更改。刚刚编辑过，因为这是表示矩阵更自然的方式。@Alex，你说得对。首先对外部列表进行索引。这与问题中描述的问题相同-它会创建对同一列表的许多引用。我认为这比其他方法更清楚，而且通常更可取（例如使用
[0]*10
）。如果列表元素是可变对象，则这是正确的解决方案。1000X1000所用的时间为0.00521秒