python二维数组单个元素赋值

最新推荐文章于 2023-11-17 10:24:18 发布
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本文探讨了在Python中使用`[[0]*5]*5`创建二维数组时，修改单个元素导致整个列数值变化的现象。原因是这种初始化方式实际上创建了对同一列表的引用。为了解决这个问题，文章推荐使用列表生成法来正确初始化二维数组，并提供了验证引用地址的方法。

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当你用如下方法创建一个python二维数组时

memo = [[1] * 3] * 4

于是你得到

memo = [ [1, 1 ,1],
		 [
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lalapanda
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Python中的多维数组单个元素赋值
与其临渊羡鱼,不如退而结网
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weixin_57874507的博客
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问题： 使用visited = [[0]*n]*m复制时，赋值visited[0][0]=1, visited数组的第0列全赋值为1 分析： 目前还未理解其中原理 解决： 修改初始化：visited = [[0]*3 for _ in range(2)]，即可解决。
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通过以下方式，定义的二维list，当改变一个元素值时，会发现所有行中对应位置的值都被改变 # 定义一个3*4的二维list d_list = [['0']*4]*3 # 注意行和列对应位置 print(d_list） # 改变一个元素时 d_list[2][1] = 'w' print(d_list) 这是因为当时定义的时候d_list的3行是同一个[‘0’]*4的索引，所以一个被改变，其他的都被改变。 所以保险的初始化如下： d_list = [] for i in range(0,3): tmp
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今天在写程序时遇到一个怪异的问题，采用双重for循环对一个二维数组中的每一个元素进行赋值，结果发现，它们的每一列都一起改变了。例子如下:k = 0a = [[0] * 3] * 3for i in range(3):for j in range(3):a[i][j] = kk += 1print(a)运行结果：[[6, 7, 8], [6, 7, 8], [6, 7, 8]]百思不得其解，搜索得知...
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### 对Python中的二维列表进行赋值 在Python中，可以创建并操作二维列表来存储数据。下面展示几种方法来进行初始化以及修改这些列表内的数值。 #### 方法一：通过嵌套列表推导式初始化 这是一种简洁的方法用于生成固定大小且具有初始值的二维数组： ```python rows, cols = (3, 4) # 定义行列数 arr = [[0 for _ in range(cols)] for _ in range(rows)] print(arr) ``` 此代码片段会打印出如下结构的数据[^1]: ``` [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]] ``` 对于特定位置上的元素更新，则可以直接访问指定索引处的位置，并赋予新的值: ```python row_index = 1 col_index = 2 new_value = 7 arr[row_index][col_index] = new_value print(f'Updated array at [{row_index}][{col_index}] with {new_value}:') print(arr) ``` 这将会把第二行第三列设置成`7`，输出结果将是: ``` Updated array at [1][2] with 7: [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 7, 0], [0, 0, 0, 0]] ``` #### 使用NumPy库简化操作 当处理大量数据时，使用NumPy这样的科学计算包可以使工作更加高效。例如，要创建一个全零矩阵并向其中写入新值，可按以下方式执行： ```python import numpy as np np_arr = np.zeros((3, 4)) np_arr[1, 2] = 8 # 更新单个元素 print('Numpy Array:') print(np_arr) # 或者批量更新多个元素 indices_to_update = [(0, 0), (2, 3)] values = [-9, 5] for idx, val in zip(indices_to_update, values): np_arr[idx] = val print('\nAfter batch update:') print(np_arr) ``` 上述例子展示了如何利用NumPy快速建立多维数组，并轻松地对其进行切片和批量编辑.
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