Python中创建多维列表

最新推荐文章于 2025-09-19 20:53:52 发布
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本文介绍了在Python中创建多维列表的三种方法：使用嵌套循环、列表推导式和NumPy库。详细讲解了每种方法的实现方式，并提供了相应的源代码示例，适用于不同需求和场景。

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。

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。

方法一：使用嵌套循环

一种创建多维列表的常见方法是使用嵌套循环。我们可以使用外部循环控制行数，内部循环控制列数。在内部循环中，我们可以添加元素到每一行。

# 创建一个3x3的二维列表
matrix = []
rows = 3
cols = 3

for i in range(rows
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Python如何创建多维列表？
ByteHackerX的博客
09-26 633
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。无论是二维、三维还是更高维度的列表，原理都是一样的，即通过嵌套列表的方式来构建。值得注意的是，嵌套列表中的每个元素都可以是任意类型的对象，包括其他列表。三维列表是由多个二维列表组成的。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。如果你有任何其他问题，请随时提问。类似地，我们可以通过继续嵌套列表来创建更高维度的列表。
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实现在多维数组中挑选符合条件的全部元素
09-18
在Python中处理多维数组挑选符合条件的元素是一项基础但重要的技能，尤其在数据处理和科学计算领域。在本篇文章中，我们将探讨如何高效地从多维数组中挑选出符合特定条件的元素。这不仅仅是一个编程技巧问题，也是一...
Python 多维List创建的问题小结
09-19
使用列表生成式创建列表，这是一种更灵活且高效的方法，适用于创建多维列表： ```python test = [[0 for i in range(m)] for j in range(n)] ``` 这种方法可以通过嵌套循环来创建多维列表，并且可以很容易地...
在python中创建指定大小的多维数组方式
09-18
总的来说，Python提供了灵活的方式来创建多维数组，包括列表推导式、逐层初始化以及使用numpy库。选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求，如效率、内存管理和是否需要进行数值计算。在实际编程中，应根据项目需求...
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 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多维列表_Python入门13列表多维列表（列表的嵌套）
weixin_35666711的博客
01-24 1263
多维列表(列表的嵌套)【例】list=[['CPU','内存'],['硬盘','显卡'],['键盘','鼠标']]print(list)#一行输出for i in range(3):#按行输出print(list[i])【例】s=['phthon','java',['asp','php'],'scheme']#部分元素嵌套列表l=len(s)s2=s[2][1]s3=s[2]print(...
创建多维列表
菜鸡小陈的博客
10-29 490
By francis_haoMar 24,2018 "*"操作符可以用于列表，表示将列表内容重复n次。如下， 但是当列表内容是列表的时候就出问题了，如果我只是修改多维列表中的一项，结果是所有的都改变了，如下 这是因为，"*"操作符相当于"浅复制"的概念。只复制了一个"指针"过去，如下 这个时候如果修改复制后的内容，其结果就取决于复制的内容是什么了，如果是一个独立的对象，那修改不会造成其他影响 但是，如果复制的内容是一个复合的对象，而修改仅仅是修改了复合对...
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
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
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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