我创建了一个列表的列表:
>>> xs = [[1] * 4] * 3
>>> print(xs)
[[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]
然后，我改变了最里面的一个值:
>>> xs[0][0] = 5
>>> print(xs)
[[5, 1, 1, 1], [5, 1, 1, 1], [5, 1, 1, 1]]
为什么每个子列表的第一个元素都变成了5?
参见:
我如何克隆一个列表，使它不会在分配后意外改变?寻找解决问题的方法
Python:对于字典列表的类似问题，字典列表只存储每次迭代中最后追加的值
如何初始化一个字典，其值是不同的空列表?对于列表字典的类似问题
当前回答
实际上，这正是你所期望的。让我们分解这里发生的事情:
你写
lst = [[1] * 4] * 3
这相当于:
lst1 = [1]*4
lst = [lst1]*3
这意味着lst是一个有3个元素都指向lst1的列表。这意味着下面两行是等价的:
lst[0][0] = 5
lst1[0] = 5
因为lst[0]就是lst1。
为了获得想要的行为，你可以使用列表推导式:
lst = [ [1]*4 for n in range(3) ]
在这种情况下，对每个n重新计算表达式，得到不同的列表。
其他回答
我来到这里是因为我想看看如何嵌套任意数量的列表。上面有很多解释和具体的例子，但是你可以概括出N维的列表的列表的列表的列表…用以下递归函数:
import copy
def list_ndim(dim, el=None, init=None):
if init is None:
init = el
if len(dim)> 1:
return list_ndim(dim[0:-1], None, [copy.copy(init) for x in range(dim[-1])])
return [copy.deepcopy(init) for x in range(dim[0])]
第一次调用函数是这样的:
dim = (3,5,2)
el = 1.0
l = list_ndim(dim, el)
其中(3,5,2)是结构尺寸的元组(类似于numpy shape参数)，1.0是你想要初始化结构的元素(也适用于None)。请注意，init参数仅由递归调用提供，用于向前携带嵌套的子列表
以上输出:
[[[1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0]],
[[1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0]],
[[1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0]]]
设置具体元素:
l[1][3][1] = 56
l[2][2][0] = 36.0+0.0j
l[0][1][0] = 'abc'
输出结果:
[[[1.0, 1.0], ['abc', 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0]],
[[1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 56.0], [1.0, 1.0]],
[[1.0, 1.0], [1.0, 1.0], [(36+0j), 1.0], [1.0, 1.0], [1.0, 1.0]]]
上面已经演示了列表的非类型化性质
每个人都在解释发生了什么。我将提出一种解决方法:
my_list = [[1 for i in range(4)] for j in range(3)]
my_list[0][0] = 5
print(my_list)
然后你得到:
[[5, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]
除了正确解释问题的可接受答案之外，使用以下代码创建具有重复元素的列表:
[[1]*4 for _ in range(3)]
同样，你可以使用itertools.repeat()创建一个重复元素的迭代器对象:
>>> a = list(repeat(1,4))
[1, 1, 1, 1]
>>> a[0] = 5
>>> a
[5, 1, 1, 1]
注:如果你使用NumPy，你只想创建一个数组的1或0，你可以使用np。1和np。0和/或其他数字使用np.repeat:
>>> import numpy as np
>>> np.ones(4)
array([1., 1., 1., 1.])
>>> np.ones((4, 2))
array([[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]])
>>> np.zeros((4, 2))
array([[0., 0.],
[0., 0.],
[0., 0.],
[0., 0.]])
>>> np.repeat([7], 10)
array([7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7])
[[1] * 4] * 3
甚至:
[[1, 1, 1, 1]] * 3
创建一个3次引用内部[1,1,1,1]的列表——而不是内部列表的3个副本，因此任何时候修改列表(在任何位置)，您都会看到3次更改。
和下面这个例子一样:
>>> inner = [1,1,1,1]
>>> outer = [inner]*3
>>> outer
[[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]
>>> inner[0] = 5
>>> outer
[[5, 1, 1, 1], [5, 1, 1, 1], [5, 1, 1, 1]]
在那里可能不那么令人惊讶。
简单地说，这是因为在python中，一切都是通过引用工作的，所以当你以这种方式创建一个列表的列表时，你基本上会遇到这样的问题。
为了解决你的问题，你可以做其中之一: 1. 使用numpy.empty的numpy数组文档 2. 当您到达一个列表时，请添加该列表。 3.如果你愿意，你也可以用字典
