Python的二維數組初始化方式
Python的二維數組初始化問題
Python一維數組初始化
In [1]: a = [0]*5 In [2]: a Out[2]: [0, 0, 0, 0, 0] In [3]: a[1]=1 In [4]: a Out[4]: [0, 1, 0, 0, 0]
Python的一維數組初始化時沒有太大問題，但是二維初始化就不能這么搞了，不信你看
In [5]: a = [[0]*5]*5 In [6]: a Out[6]: [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]] In [7]: a[1][1] = 1 In [8]: a Out[8]: [[0, 1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0]]
這樣初始化實際上是相當于淺拷貝，只拷貝了個索引。
應該用列表生成器來初始化二維數組
In [12]: b = [[0]*5 for _ in range(5)] In [13]: b Out[13]: [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]] In [14]: b[3][3] = 3 In [15]: b Out[15]: [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 3, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]
Python創(chuàng)建二維數組和初始化
Python用什么表達二維數組
嚴格意義上說，Python中并沒有數組的概念，Python中表達一組數據有多種形式，例如list，tuple，set等數據結構都可以表達一組數，并且這組數也沒有C和C++中數組的的同質限制，這些數可以是任何一種數據類型。
以list為例（list又叫列表），要想實現一個所謂的二維數組（有行有列），可以使用嵌套list來實現。例如：要想實現一個如
的一個2行3列的二維數組，可以使用如下嵌套list來表達：
L = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
如何初始化一個二維數組
在很多應用場景下，二維數組的數據是從鍵盤或者其他什么文件中輸入的。這時就迫切需要初始化一個二維數組，等待數據的錄入。
1.利用list自身進行構造（注意，此方法并不能構造完全靈活的二維數組，不建議采用）
list自身的構造函數形式多種多樣。想構建一個二維數組自然并非難事。
例如，想要構建一個m行n列的二維數組?？梢赃@樣初始化。
L = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
展示結果如下：
如果想要給一個初始化的值，可以寫成：
L = [[] * n] * m
則：
但是，由于此方法構造的二維數組是對[]*n引用了m次，更改其中一行的值會導致每行的值都被更改。
所以，并不是一個可以完全操控到列粒度的二維數組。
應用背景極其狹窄，不推薦使用。
m = 2 n = 3 L = [[3] * n] * m #構造二維數組 print(L) L[0][1] = 5 #修改某一個值，其他行的對應列值也會被修改。 print(L)
得到的結果為：
2.利用傳統(tǒng)的list的append方法，通過迭代構造
m = 2 #2行
n = 3 #3列
l = 0 #行從0開始
mat = [] # 定義一個二維數組mat
while l < m:
r = 0 #列從0開始
line = [] #line存儲每一行數據
while r < n:
line.append(0) #裝載行數據
r = r + 1
mat.append(line) #按行裝載二維數組
l = l + 1
print(mat)得到的結果依然為：
3.利用numpy包構建二維數組（矩陣）
可以使用numpy包來構建二維數組，例如要構建一個m行n列的初始化為0二維數組，可以編寫程序：
m = 3 n = 4 mat = np.zeros((m, n)) print(mat)
結果為：
類似的：
構建一個m行n列的初始化為0二維數組：
m = 3 n = 4 mat = np.ones((m, n)) print(mat)
構建一個m行n列的初始化為0-1隨機數的二維數組：
m = 3 n = 4 mat = np.random.random((m, n)) print(mat)
構建一個m行n列的初始化為1-11步長為2的二維數組：
m = 2 n = 3 mat = np.arange(1, 12, 2).reshape(m, n) print(mat)
結果是：
構建一個m行n列的空的二維數組：
m = 2 n = 3 mat = np.empty((m, n)) print(mat)
但注意，結果并不為空，而是一些極小的浮點數，并沒有實際意義。
操作二維數組
如果你用的是list，那么操作二維數組和其他語言沒什么區(qū)別。
也是通過方括號下標來獲取單個數據，也是通過for循環(huán)迭代來遍歷二維數組。
這里不再贅述。
總結
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關文章
熵值法也稱熵權法，是學術研究及實際應用中的一種常用且有效的編制指標的方法。本文就來和大家聊聊熵值法原理及Python實現，感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學習一下2023-02-02
本文主要介紹了Python中byte字符串轉string的實現，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2023-07-07
平時打開一個網頁，除了文章的正文內容，通常會有一大堆的導航，廣告和其他方面的信息。本文的目的，在于說明如何從一個網頁中提取出文章的正文內容，而過渡掉其他無關的的信息。2014-06-06
在本篇文章里小編給大家整理的是一篇關于python常量折疊基礎知識點講解，對此有興趣的朋友可以跟著學習下。2021-02-02
本文將探討Python中注釋的重要性,以及如何通過注釋解釋和優(yōu)化代碼的可讀性,了解如何正確使用注釋可以提高代碼的可維護性和可理解性2023-09-09
這篇文章主要介紹了如何通過python實現語音錄入識別,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下2020-01-01
這篇文章主要介紹了Python3 列表，數組，矩陣的相互轉換的方法示例，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2019-08-08
這篇文章主要介紹了python中docx庫的安裝過程，非常不錯，具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2019-11-11
這篇文章主要介紹了基于Python計算圓周率pi代碼實例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下2020-03-03
當我們書寫一個python程序時,我們在控制臺輸入信息時,往往多有不便,并且為了更加美觀且直觀的方式輸入控制命令,我們常常設計一個ui界面,這樣就能方便執(zhí)行相關功能,如計算器、日歷等界面,本博客是為了給ui設計的小白進行講解,需要的朋友可以參考下2024-07-07