python二维列表list赋值时整列重复赋值问题

本文揭示了在Python中创建二维列表时使用浅拷贝可能导致的问题,即修改列表中的一个元素会影响所有其他元素,这是因为这些元素指向同一内存地址。文章提供了一个避免此问题的方法,通过使用列表推导式来创建独立的子列表。

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当我们使用如下方式创建一个二维列表时:

l = [[0]*3]*3

在这里插入图片描述
如果尝试给其中一个元素赋值

l[0][1] = 1

会发现整个列表的第二列都被赋值了
在这里插入图片描述
这种情况的原因是创建列表时第2,3行其实是第一行的一个浅拷贝,它们的地址是一样的,给任意一个赋值其余的也会被赋值,解决方法是使用如下方法建立二维列表

l = [[0]*3 for i in range(3)]

赋值结果:

l[0][1] = 1

在这里插入图片描述

### 如何在Python中给二维数组赋值Python中,可以通过多种方式创建并初始化二维数组。以下是几种常见方法: #### 使用列表推导式创建二维数组 通过嵌套的列表来表示二维数组是一种简单的方法。 ```python rows, cols = (3, 4) arr = [[0 for _ in range(cols)] for _ in range(rows)] print(arr) ``` 这种方法利用了列表推导式的特性,能够快速生成指定大小且初始相同二维数组[^1]。 #### 利用NumPy库构建多维数组 对于更复杂的科学计算任务来说,`numpy`提供了更为高效的数据结构——ndarray对象用于处理向量和矩阵运算。 ```python import numpy as np # 创建一个形状为(3, 4),元素全为零的二维数组 np_arr_zeros = np.zeros((3, 4)) print(np_arr_zeros) # 或者也可以直接定义具体的数填充到新建立好的框架里去 data = [ [1, 2], [3, 4] ] np_customized_array = np.array(data) print(np_customized_array) ``` 这里展示了两种不同的途径来设置二维数组的内容:一种是从头开始构造;另一种则是基于已有的数据集转换而来。 #### 修改现有二维数组中的单个元素或子区域 无论是普通的Python列表还是NumPy数组,都可以很方便地访问特定位置上的元素,并对其进行更新操作。 ```python my_list_of_lists = [[1, 2], [3, 4]] my_numpy_matrix = np.arange(6).reshape(2, 3) # 更新list形式下的某个具体坐标处的 my_list_of_lists[0][1] = 'new value' print(my_list_of_lists) # 对于numpy.ndarray而言,则支持更加灵活的选择器语法 my_numpy_matrix[1, :] *= 2 # 将第二行乘以二倍 print(my_numpy_matrix) ``` 上述例子说明了如何针对不同类型的容器修改其内部存储的信息。得注意的是,在执行这类更改之前应当确认所使用的索引不会超出界限范围之外。
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