在Python中初始化一个二维数组？

Question

我想知道python中这两种不同的二维矩阵初始化方法有什么区别。

m =[] 
    K = [] 
    for x in range(0,W+1): 
     m.append(0) 
    for x in range(0,n+1): 
     K.append(m) 

和

l = [] 
    for j in range(0,n+1): 
     l.append([]) 
     for i in range(0,W+1): 
      l[j].append(0)) 

，当我试图打印L＆K型两者给出了相同的答案，但是当我试图实现它的代码程序的输出变化。

较早的一个（K）给出了一个不正确的答案，但后来的一个（l）在程序中实现时给出了正确的答案。

Answer 1

在第一个中，您正在存储与k中的列表m相同的参考。在m中的变化将体现在所有的参考文献中。

第二，你在l中创建新列表。因此，一个变化与另一个变化无关。

另外，更简单的初始化列表的方式是：

• 保持相同的参考list（类似于你的第一种方法）是：

  >>> row, columns = 2, 3 
  >>> my_list = [[0]*columns]*row 
  >>> my_list 
  [[0, 0, 0], [0, 0, 0]] 
  >>> my_list[0][1] = 1 # changing value 
  >>> my_list 
  [[0, 1, 0], [0, 1, 0]] 
  # ^  ^Reflected in all 
  

• 持有不同的参考到名单（类似于你的第二种方法）是：

  >>> my_list = [[0]*columns for i in range(row)] 
  >>> my_list 
  [[0, 0, 0], [0, 0, 0]] 
  >>> my_list[0][1] = 1 # changing value 
  >>> my_list 
  [[0, 1, 0], [0, 0, 0]] 
  # ^only one value is changed