Python如何创建多维列表？

最新推荐文章于 2025-09-19 20:53:52 发布
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文章标签： python 人工智能 开发语言 Python
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本文介绍了Python中如何使用嵌套列表创建多维列表，包括二维、三维及更高维度的列表示例，强调了嵌套列表在处理复杂数据结构时的重要性。

在Python中，我们可以使用嵌套列表的形式创建多维列表。嵌套列表是指一个列表中包含其他列表作为其元素。通过嵌套多个列表，我们可以创建任意维度的列表。

下面是一些示例代码，演示了如何创建不同维度的列表：

  1. 二维列表：

    二维列表是最简单的多维列表形式。它由几个列表组成，每个列表都是另一个列表的元素。

    # 创建一个3x3的二维列表
matrix = [[1, 2, 3],
          [4,
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Python中创建多维列表
code_welike的博客
09-24 962
在Python中，我们可以使用列表来存储和操作多个值。列表是一种有序的、可变的数据类型，可以容纳任意类型的元素。要创建多维列表，我们可以在列表中嵌套其他列表，从而形成多个维度。根据具体的需求和使用场景，选择适合的方法来创建和操作多维列表。一种创建多维列表的常见方法是使用嵌套循环。如果我们需要处理更复杂的多维数据，可以使用NumPy库。除了使用嵌套循环，我们还可以使用列表推导式来创建多维列表。下面我将介绍几种常见的方法来创建多维列表，并附上相应的源代码示例。安装完成后，我们可以使用NumPy来创建多维列表。
第16讲：Python多维列表的概念以及应用
江晓龙的博客
01-29 1万+
当列表中的元素也是一个列表时，就形成了多维列表，多维列表有一维列表、二维列表、三维列表等等，如何判断你的列表是几维列表，主要看列表的元素是不是一个列表，一级一级推理，列表中的元素不是列表称为为一维列表，列表套列表称为二维元素，以此类推。当列表中的元素是一个一维列表，此时就构成了一个二维列表，当列表的元素是二维列表，此时就构成了三维列表，我们也可以把多维列表看做是特殊的一维列表，我们前面创建的列表，列表的元素是字符串数字等等，这就是一维列表。
Python学习（四）：多维列表&元组&字典&序列解包
weixin_63719049的博客
06-23 1258
Python学习（四）：多维列表&元组&字典&序列解包
Python 多维列表切片：和一维列表一样简单！
最新发布
zcz0101的博客
09-19 683
Python多维列表切片与一维列表的核心规则完全一致，关键在于理解[:n]的双重含义：数量角度表示"前n个元素"，位置角度表示"索引0到n-1"。对于多维列表，只需从外层到内层逐层应用这个规则，例如二维列表先切行再切列。原生列表不支持NumPy的逗号分隔切片语法，必须通过列表推导式逐层处理。掌握[:n]的双重理解方式，就能轻松应对任意维度的列表切片操作。
Python程序设计——多维列表
琅琊之榜
08-16 2971
二维列表能用来存储二维数据，例如:一张表和一个矩阵。二维列表也是列表。二维列表中的元素是一个列表。二维列表中的元素可以使用下面的语法来访问。可以利用一个列表的列表来形成多维列表以存储多维数据。
python多维列表
weixin_44001521的博客
03-03 3200
python多维列表
Python 多维List创建的问题小结
09-19
### Python多维List创建的问题小结 #### 背景介绍 在开发过程中，尤其是在学习新的编程语言时，经常会遇到一些意料之外的问题。本文通过一个具体的实例——编写一个简单的俄罗斯方块游戏的过程中的问题——来探讨...
Python的多维空数组赋值方法
09-20
本文将详细介绍如何在Python中创建和赋值多维空数组，并通过一个具体的例子——打印N阶杨辉三角形来进一步阐述。 首先，让我们了解如何创建多维空数组。在Python中，一个简单的办法是使用嵌套的list初始化。例如，...
python创建多维列表
二哈
04-23 6301
一般来说一维/二维列表都是比较常见的，但是最近在刷动态规划的算法题目的时候发现需要三维与四维的列表，其实python创建多维列表都可以在创建二维列表的基础上延伸创建的。例如创建值为全为0的3 * 4二维列表为：[[0] * 4 for i in range(3)]，而创建三维列表可以在二维列表的基础上添加上左右括号并且增加多一个for循环即可：[[[0] * 5for i in range(4)] for j in range(3)]，创建的是3 * 4 * 5的三维列表...依次类推对于四维....n维.
Python创建多维列表（多维数组）
热门推荐
LVtomatoJ的博客
12-17 1万+
1、方法 在做算法题时看到用来生成多维数组的方法 nums=[[0]*n for i in range(n)]#初始化一个n*n的零阵 这里[]中由一个表达式和一个for循环组成，for循环代表了nums中依次填充的元素个数，每次填充的元素为表达式的返回值，所以这里如果n=3的话可以得到以下数组 [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]] 如果把==[0]*n==,更改为==[0]*i==则会生成数量依次递增的列表 [[0],[0,0],[0,0,0]] 2、列表推导式 在官网查找了相关文档，
python 建立多维列表
weixin_30575309的博客
03-31 573
python 建立多维列表 今天用到在网上没有找到合适的思路，于是自己动手写了一个，作为记录。 1 dpa = [] 2 dpb = [] 3 dpc = [] 4 for i in range(21): 5 dpa.append(0) 6 ...
python 多维列表操作
weixin_36745433的博客
07-29 346
python相关学习资料：https://edu.51cto.com/video/1158.htmlhttps://edu.51cto.com/video/4645.htmlhttps://edu.51cto.com/video/4102.htmlPython多维列表操作入门指南 作为一名刚入行的开发者，你可能对Py...
python创建多维列表,如何在Python中创建多维列表?
weixin_30043999的博客
03-02 502
How can i create a multidimensional list while iterating through a 1d list based upon some condition.I am iterating over a 1d list and whenever i find a '\n' i should append the so created list with a...
14.Python - 多维列表
iOSxi的专栏
11-30 7138
创建二维列表 一个一维的List是线性的List，多维List是一个平面的List： a = [1,2,3,4,5] # 一行五列的一维List multi_dim_a = [[1,2,3],   [2,3,4],   [3,4,5]] # 三行三列的多维List 索引 在上面定义的List中进行搜索
（可能是最方便的方法）如何在Python中定义一个多维列表
ik666的博客
11-17 2569
（可能是最方便的方法）如何在Python中定义一个多维列表
python 创建多维列表
解琛的博客
08-21 962
python 创建多维列表 作者：解琛 时间：2020 年 8 月 21 日 一、[].append([]) jerome =[] for index in range(2): jerome.append([]) for sub_index in range(3): jerome[index].append([] * sub_index) print jerome 输出结果如下。 [[[], [], []], [[], [], []]] 二、[] for jack
【自用】 Python 快速生成二维及多维列表
weixin_34128839的博客
12-30 1691
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
python创建多维列表的快捷方式
03-31
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何用Python快速创建多维数组或嵌套列表的问题。首先，用户提到的“多维数组”可能涉及两种结构：一种是Python原生的嵌套列表，另一种是使用NumPy库创建的多维数组。我需要分别考虑这两种情况的最佳实践。 首先，用户的问题中提到“创建多维列表的快捷方法”以及“最佳实践”。因此，我应该先明确区分嵌套列表和NumPy数组的不同，因为它们的创建方法和适用场景不同。用户可能对这两者有些混淆，或者需要同时了解两者的方法。 对于嵌套列表，Python原生的方法包括列表推导式。例如，创建一个3x3的列表，可以用[[0 for _ in range(3)] for _ in range(3)]，或者更简洁的[[0]*3 for _ in range(3)]。不过需要注意，当使用乘法创建多维列表时，如果内部元素是可变对象（比如列表），可能会有浅拷贝的问题。例如，[[0]*3]*3会导致所有行引用同一个子列表，修改其中一个会影响其他行。因此，最佳实践是使用列表推导式来避免这个问题。 然后是NumPy数组的创建。用户可能已经知道NumPy的存在，因为引用的内容中有提到np.array()。NumPy数组在数值计算中更高效，尤其是多维数组。创建方法包括np.array()将嵌套列表转换为数组，使用np.zeros(), np.ones(), np.arange(), np.reshape()等函数快速生成数组。例如，np.zeros((2,3))会生成一个2行3列的零数组。此外，np.arange(12).reshape(3,4)可以生成一个3x4的数组，元素从0到11。这些方法比原生列表更高效，适合处理大量数据。 还需要考虑用户是否了解NumPy库，是否需要先简要介绍NumPy的优势，比如性能、功能等，基于提供的引用内容，引用[1]和[3]提到NumPy的高效性和向量化操作，这些可以作为推荐使用NumPy的理由。 接下来，用户的问题可能更关注“快捷方法”，即如何快速创建，而不是手动逐个定义。因此，需要提供多种快捷方式，比如使用列表推导式、NumPy的内置函数，以及可能的其他方法如np.full()填充特定值，或者使用随机数生成数组。 需要检查提供的引用内容是否有其他有用的信息。例如，引用[2]提到用np.array()创建多维数组，引用[4]提到arange函数，引用[5]提到添加元素的方法，但可能和当前问题关联不大。引用[3]提到向量化操作的优势，可以强调使用NumPy的效率。 可能需要注意用户提到的“多维列表”是否特指嵌套列表，但最佳实践可能推荐使用NumPy数组，尤其是需要进行数值计算时。因此，回答中需要对比两者的适用场景，帮助用户选择合适的方法。 总结回答结构应该是先介绍原生嵌套列表的方法，强调避免浅拷贝的问题，然后介绍NumPy数组的各种快捷创建方法，并比较两者的优缺点，最后给出最佳实践建议，根据使用场景选择合适的方法。同时，需要引用提供的参考文献来支持NumPy的优势，比如引用[1]、[2]、[3]、[4]。 可能还需要注意用户是否有对性能的要求，比如处理大规模数据时应优先使用NumPy，如引用[1]和[3]所述。此外，示例代码的正确性也很重要，比如np.arange的正确拼写（引用[4]中的例子有拼写错误，写成了arrange，但正确应为arange），需要纠正。 最后，生成相关问题，可能需要涉及性能比较、不同创建方法的区别、如何转换嵌套列表和NumPy数组等。</think>### 分步解答：Python快速创建多维数组/嵌套列表的最佳实践 --- #### **一、原生嵌套列表的创建** Python中多维列表的本质是**嵌套的列表结构**，常用以下方法快速创建： 1. **列表推导式（推荐）** 通过嵌套循环生成多维结构，避免浅拷贝问题： ```python # 创建3x3零矩阵（列表推导式） nested_list = [[0 for _ in range(3)] for _ in range(3)] # 更简洁写法 nested_list = [[0] * 3 for _ in range(3)] ``` 2. **注意事项：避免浅拷贝陷阱** 直接使用乘法扩展外层列表会导致所有行引用同一个子列表： ```python # ❌ 错误示例：所有行共享同一内存 bad_list = [[0] * 3] * 3 bad_list[0][0] = 1 # 所有行的第一列都会被修改 ``` --- #### **二、NumPy多维数组的创建（高性能推荐）** NumPy的`ndarray`专为数值计算优化，内存连续且支持向量化操作，性能远超原生列表[^1][^3]。常用方法如下： 1. **从嵌套列表转换** 使用`np.array()`直接转换嵌套列表为多维数组： ```python import numpy as np # 创建二维数组 arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 引用[2] ``` 2. **快速初始化函数** - `np.zeros()` / `np.ones()`：生成全零或全一阵 ```python zeros_3x3 = np.zeros((3, 3)) # 3x3零矩阵 ones_2x4 = np.ones((2, 4)) # 2x4全1矩阵 ``` - `np.arange()` + `reshape()`：生成连续数值并重塑形状 ```python arr = np.arange(12).reshape(3, 4) # 3x4数组，元素0~11（引用[4]） ``` - `np.full()`：填充指定值 ```python arr = np.full((2, 2), 5) # 2x2矩阵，元素全为5 ``` 3. **随机数组生成** ```python random_arr = np.random.rand(2, 3) # 2x3矩阵，元素为[0,1)的随机数 ``` --- #### **三、最佳实践选择** | 场景 | 推荐方法 | 理由 | |------|----------|------| | 简单数据存储或非数值操作 | 原生嵌套列表 | 无需额外依赖，灵活性高 | | 数学计算、机器学习、大规模数据处理 | NumPy数组 | 内存高效，计算速度快，支持向量化[^3] | --- §§ 相关问题 §§ 1. NumPy数组和Python列表在性能上有哪些具体差异？ 2. 如何将现有的嵌套列表转换为NumPy数组？ 3. 在NumPy中如何修改数组的维度（如扁平化、转置）？ --- **引用文献** : NumPy的核心优势在于其多维数组对象`ndarray`，专为高性能数值计算设计。 [^2]: 使用`np.array()`可直接将嵌套列表转换为多维数组。 : NumPy的向量化操作通过底层C代码实现，显著提升计算效率。 [^4]: `np.arange()`是生成连续数值数组的常用方法。
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