Python 初始化多维列表

在 Python 中，我们可以使用嵌套列表（即多维列表）来表示复杂的数据结构。 在本文中，我们将介绍如何初始化多维列表以及一些常见的技巧和用例。

初始化二维列表

最简单的多维列表就是二维列表。 我们可以使用以下代码来初始化一个 3 行 4 列的二维列表：

matrix = [[0 for j in range(4)] for i in range(3)]
print(matrix)  # 输出：[[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]

在上面的代码中，我们使用两个嵌套的循环来初始化列表。 外层循环用于创建行，内层循环用于创建列。 我们在每个位置上都将值设置为 0。

您也可以使用以下代码进行初始化：

matrix = [[0] * 4 for i in range(3)]

这是因为元素 0 可以与其他数字相加和相乘，而 None 不行，这样在后续计算时会出现错误。

初始化三维列表

现在，让我们尝试初始化一个三维列表。 在这个例子中，我们将初始化一个 3x4x2 的三维列表。

matrix = [[[0 for k in range(2)] for j in range(4)] for i in range(3)]
print(matrix)

输出：

[[[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]], [[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]], [[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]]]

初始化多维列表的其他方法

除了使用嵌套循环来初始化多维列表之外，我们还可以使用其他方法。

使用 NumPy 库

NumPy 是 Python 的一个非常流行的库，用于处理矩阵和数组。 我们可以使用 NumPy 来初始化多维数组。

在初始化 numpy 数组时，我们可以使用 numpy.zeros() 方法将数组中的所有元素设置为 0。 我们可以使用以下代码来创建一个 3 行 4 列的二维数组：

import numpy as np

arr = np.zeros((3, 4))
print(arr)  # 输出：[[0. 0. 0. 0.], [0. 0. 0. 0.], [0. 0. 0. 0.]]

如果我们想将数组中的所有元素设置为 1，我们可以使用 numpy.ones() 方法。

使用列表推导式

另一种初始化多维列表的方法是使用列表推导式。 列表推导式是 Python 中一种非常强大的技术，可以快速地创建和转换列表。

下面是使用列表推导式初始化二维列表的示例：

matrix = [[i + j for j in range(4)] for i in range(3)]
print(matrix)  # 输出：[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]

在上面的代码中，我们使用列表推导式生成了一个 3x4 的矩阵。 我们使用 i + j 来填充矩阵中的每个元素。

总结

Python 初始化多维列表的方法有多种。 无论您选择哪种方法，都需要理解嵌套列表的概念以及如何使用循环来遍历列表。 祝您好运！