如何创建多维列表

Question

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。

每个列表值都应初始化为整数 0。

在单行中执行此操作的明显方法： myList = [[0]*10]*10将不起作用，因为它会生成一个包含 10 个对一个列表的引用的列表，因此更改任何行中的一项都会改变它行。

我看过的文档谈到使用[:]复制列表，但是在使用乘数时仍然不起作用： myList = [0]*10; myList = myList[:]*10 myList = [0]*10; myList = myList[:]*10与myList = [[0]*10]*10具有相同的效果。

myList.append()创建myList.append()的循环myList.append() ，是否有一种快速有效的方法来以这种方式初始化列表？

Answer 1

您可以使用列表理解非常有效地做到这一点：

a = [[0] * number_cols for i in range(number_rows)]

Answer 2

这是...嵌套列表理解的工作！

[[0 for i in range(10)] for j in range(10)]

Answer 3

只是想我会添加一个答案，因为这个问题要求一般的 n 维情况，我认为还没有回答。 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]]]

Answer 4

您实际上可能需要一个数组而不是一些列表。 几乎每次我看到这种“预先设定的嵌套列表”模式时，都有些不对劲。

Answer 5

另一个解决方案是使用 NumPy 库：

import numpy as np

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

如有必要，可以使用.tolist()方法轻松将其转换为常规 python 列表。

Answer 6

我发现要得到你的意思你需要你

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 是您想要的维度数量的长度列表，内容是每个维度中所需的 nd-list 的大小。 不是最优雅但清晰并且可以完成工作。

Answer 7

另一种方法，但使用OP的拒绝方法。

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l[0]的预期克隆不同。

虽然这不是时间效率。 一个 1000X1000 的列表需要将近 7 秒，而列表理解只需要 0.0052158 秒。

Answer 8

这是一个使用递归列表推导式适用于任意维数的函数。 它不需要任何导入即可工作。

def init_list(dims, val):
    if len(dims) == 0:
        raise ValueError("Requires at least 1 dimension.")

    if len(dims) == 1:
        return [val for _ in range(dims[0])]

    return [init_list(dims[1:], val=val) for _ in range(dims[0])]

例子：

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

Answer 9

执行此操作的两种常见且简短的方法：

第一的：

[[0] * n] * m

第二：

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