Python：創建一個包含 n 個列表的列表的最快方法

Question

所以我想知道如何最好地創建一個空白列表列表：

[[],[],[]...]

由於 Python 在內存中處理列表的方式，這不起作用：

[[]]*n

這確實創建了[[],[],...]但每個元素都是同一個列表：

d = [[]]*n
d[0].append(1)
#[[1],[1],...]

類似於列表理解的工作：

d = [[] for x in xrange(0,n)]

但這使用 Python VM 進行循環。 有什么方法可以使用隱式循環（利用它是用 C 編寫的）？

d = []
map(lambda n: d.append([]),xrange(0,10))

這實際上更慢。 :(

Answer 1

可能是唯一比

d = [[] for x in xrange(n)]

是

from itertools import repeat
d = [[] for i in repeat(None, n)]

它不必在每次迭代中都創建一個新的int對象，並且在我的機器上快了大約 15%。

編輯：使用 NumPy，您可以避免使用 Python 循環

d = numpy.empty((n, 0)).tolist()

但這實際上比列表理解慢 2.5 倍。

Answer 2

這里有兩種方法，一種簡單而簡單（和概念化），另一種更正式，可以在閱讀數據集后在各種情況下進行擴展。

方法一：概念

X2=[]
X1=[1,2,3]
X2.append(X1)
X3=[4,5,6]
X2.append(X3)
X2 thus has [[1,2,3],[4,5,6]] ie a list of lists. 

方法 2：形式化和可擴展

另一種將列表存儲為不同數字列表的優雅方式 - 它從文件中讀取。 （這里的文件有數據集 train）Train 是一個數據集，比如 50 行和 20 列。 IE。 Train[0] 給我 csv 文件的第一行，train[1] 給我第二行，依此類推。 我有興趣將具有 50 行的數據集作為一個列表分開，除了 0 列，這是我在此處解釋的變量，因此必須從原始火車數據集中刪除，然后逐個放大列表 - 即列表的列表. 這是執行此操作的代碼。

請注意，我在內循環中從“1”讀取，因為我只對解釋變量感興趣。 我在另一個循環中重新初始化 X1=[] ，否則 X2.append([0:(len(train[0])-1)]) 將一遍又一遍地重寫 X1 - 除了它更有效的內存。

X2=[]
for j in range(0,len(train)):
    X1=[]
    for k in range(1,len(train[0])):
        txt2=train[j][k]
        X1.append(txt2)
    X2.append(X1[0:(len(train[0])-1)])

Answer 3

列表推導實際上比顯式循環更有效地實現（參見dis輸出示例函數），並且map方式必須在每次迭代時調用一個不透明的可調用對象，這會產生相當大的開銷。

無論如何， [[] for _dummy in xrange(n)]是正確的方法，並且其他各種方法之間的微小（如果存在的話）速度差異都不重要。 當然，除非你把大部分時間都花在這上面——但在這種情況下，你應該研究你的算法。 您多久創建一次這些列表？

Answer 4

要創建列表和列表列表，請使用以下語法

     x = [[] for i in range(10)]

這將創建一維列表並初始化它，將數字放入 [[number] 並將列表長度設置為范圍（長度）

• 要創建列表列表，請使用以下語法。

    x = [[[0] for i in range(3)] for i in range(10)]

這將初始化具有 10*3 維度和值為 0 的列表列表

• 訪問/操作元素

    x[1][5]=value

Answer 5

所以我做了一些速度比較以獲得最快的方式。 列表推導確實非常快。 接近的唯一方法是避免在構建列表期間執行字節碼。 我的第一次嘗試是以下方法，原則上似乎更快：

l = [[]]
for _ in range(n): l.extend(map(list,l))

（當然，生成長度為 2**n 的列表）根據 timeit，對於短列表和長（一百萬）列表，這種構造的速度是列表理解的兩倍。

我的第二次嘗試是使用 starmap 為我調用列表構造函數，有一個構造，它似乎以最快的速度運行列表構造函數，但仍然較慢，但只有很小的數量：

from itertools import starmap
l = list(starmap(list,[()]*(1<<n)))

有趣的是，執行時間表明最終的列表調用使星圖解決方案變慢，因為它的執行時間幾乎完全等於以下速度：

l = list([] for _ in range(1<<n))

當我意識到 list(()) 也會產生一個列表時，我的第三次嘗試來了，所以我嘗試了顯然很簡單的方法：

l = list(map(list, [()]*(1<<n)))

但這比星圖調用慢。

結論：對於速度狂人：請使用列表理解。 如果必須，只調用函數。 使用內置函數。