Python 试图构造单位矩阵？

编写一个函数标识（n），返回n个标识 矩阵。
例如：标识（3）输出[[1,0,0][0,1,0][0,0,1]]
我尝试了以下方法：

def identity(n):
matrix=[[0]*n]*n
i=0
while i<n:
    matrix[i][i]=1
    i+=1
return matrix

但它的输出为

n=5

：

[[1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1]]

---

这是因为您初始化矩阵的方式不同。

[[0]*n]*n

的每个子列表都是相同的列表，或者换句话说，矩阵的每一行都是对相同基础行的引用。您可以使用

id

验证这一点：

> x = [[0]*3]*3
> x
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
> id(x[0])
140017690403112
> id(x[1])
140017690403112
> id(x[2])
140017690403112

因此，当您将值赋给矩阵的

i

th行时，您将其赋给所有行。因此，避免使用

[0]*n

创建嵌套列表。相反，使用

matrix = [[0]*n for _ in range(n)]

更简单的是，通过以下方式避免所有这些情况：

import numpy as np
np.eye(n)

---

这是因为您初始化矩阵的方式不同。

[[0]*n]*n

的每个子列表都是相同的列表，或者换句话说，矩阵的每一行都是对相同基础行的引用。您可以使用

id

验证这一点：

> x = [[0]*3]*3
> x
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
> id(x[0])
140017690403112
> id(x[1])
140017690403112
> id(x[2])
140017690403112

因此，当您将值赋给矩阵的

i

th行时，您将其赋给所有行。因此，避免使用

[0]*n

创建嵌套列表。相反，使用

matrix = [[0]*n for _ in range(n)]

更简单的是，通过以下方式避免所有这些情况：

import numpy as np
np.eye(n)

---

如果不允许numpy。。。你知道吗

这样做

def identity(n):
    m=[[0 for x in range(n)] for y in range(n)]
    for i in range(0,n):
        m[i][i] = 1
    return m

---

如果不允许numpy。。。你知道吗

这样做

def identity(n):
    m=[[0 for x in range(n)] for y in range(n)]
    for i in range(0,n):
        m[i][i] = 1
    return m

---

Numpy内置了此功能，您只需使用np.eye（n）：

---

Numpy内置了此功能，您只需使用np.eye（n）：

---

一行代码：

identity=[[0]*i+[1]+[0]*（n-i-1）表示范围内的i（n）]

太晚了，但我一直认为这太长了，于是我想出了：

m=[[int（x==y）表示范围内的x（n）]表示范围内的y（n）]

Oneliner:

identity=[0]*i+[1]+[0]*（n-i-1）表示范围内的i（n）]

太晚了，但我一直认为这太长了，于是我想出了：

m=[[int（x==y）表示范围内的x（n）]表示范围内的y（n）]