#add code here to figure out the number of 0's you need, naming the variable n.
listofzeros = [0] * n

如果您喜欢将其放在函数中，只需放入该代码并添加return listofzero即可

看起来是这样的:

def zerolistmaker(n):
    listofzeros = [0] * n
    return listofzeros

样例输出:

>>> zerolistmaker(4)
[0, 0, 0, 0]
>>> zerolistmaker(5)
[0, 0, 0, 0, 0]
>>> zerolistmaker(15)
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
>>> 

创建所有值都相同的列表的最简单方法是将单元素列表乘以n。

>>> [0] * 4
[0, 0, 0, 0]

对于你的循环:

for i in range(10):
    print [0] * i

$ python3
>>> from itertools import repeat
>>> list(repeat(0, 7))
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

$python 2.7.8

from timeit import timeit
import numpy

timeit("list(0 for i in xrange(0, 100000))", number=1000)
> 8.173301935195923

timeit("[0 for i in xrange(0, 100000)]", number=1000)
> 4.881675958633423

timeit("[0] * 100000", number=1000)
> 0.6624710559844971

timeit('list(itertools.repeat(0, 100000))', 'import itertools', number=1000)
> 1.0820629596710205

您应该使用[0]* n来生成一个包含n个零的列表。

查看为什么[]比list()快

不过，这两个itertools都有一个问题。重复执行，[0]* n将创建元素引用相同id的列表。对于整数或字符串等不可变对象，这不是一个问题，但如果您尝试创建一个列表的列表([[]]* n)这样的可变对象列表，那么所有元素将引用同一个对象。

a = [[]] * 10
a[0].append(1)
a
> [[1], [1], [1], [1], [1], [1], [1], [1], [1], [1]]

[0] * n将立即创建列表，而repeat可用于在第一次访问时惰性地创建列表。

如果你处理的数据量非常大，而且你的问题不需要可变长度的列表或列表中的多种数据类型，最好使用numpy数组。

timeit('numpy.zeros(100000, numpy.int)', 'import numpy', number=1000)
> 0.057849884033203125

Numpy数组也将消耗更少的内存。

zlists = [[0] * i for i in range(10)]

Zlists[0]是0个0的列表，Zlists[1]是1个0的列表，Zlists[2]是2个0的列表，等等。

#add code here to figure out the number of 0's you need, naming the variable n.
listofzeros = [0] * n

如果您喜欢将其放在函数中，只需放入该代码并添加return listofzero即可

看起来是这样的:

def zerolistmaker(n):
    listofzeros = [0] * n
    return listofzeros

样例输出:

>>> zerolistmaker(4)
[0, 0, 0, 0]
>>> zerolistmaker(5)
[0, 0, 0, 0, 0]
>>> zerolistmaker(15)
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
>>>