


Unerwartete Änderungen in Listen von Listen
Achten Sie beim Erstellen einer Liste von Listen mithilfe der Listenmultiplikation auf unerwartete Änderungen.
Problembeschreibung
Erstellen einer Liste von Listen mit einer einfachen Listenmultiplikation, wie:
xs = [[1] * 4] * 3
kann zu unkontrollierten Konsequenzen führen. Das Ändern eines Werts innerhalb einer Unterliste wirkt sich auf alle Unterlisten aus:
xs[0][0] = 5 print(xs) # [[5, 1, 1, 1], [5, 1, 1, 1], [5, 1, 1, 1]]
Erklärung
Der Multiplikationsoperator arbeitet mit Objekten, nicht mit Ausdrücken. Somit sieht [[1] * 4] * 3 die ausgewertete Unterliste [1, 1, 1, 1] nur dreimal. Anstatt neue Unterlisten zu erstellen, erstellt Verweise auf die vorhandene.
Lösung
Um dieses Verhalten zu vermeiden und unabhängige Unterlisten sicherzustellen, verwenden Sie ein Listenverständnis:
xs = [[1] * 4 for _ in range(3)]
Dieser Ausdruck wertet [1] * 4 für jede Iteration neu aus, was zu „distinct“ führt Unterlisten.
Tieferes Verständnis: Unveränderliche ganze Zahlen
Es ist wichtig zu beachten, dass ganze Zahlen in Python unveränderlich sind. Dies bedeutet, dass Operationen wie:
1.value = 2
ungültig sind, da Ganzzahlen kein änderbares Wertattribut haben. Obwohl [1] * 4 die Ganzzahlen selbst nicht kopiert, spielt dies keine Rolle, da Ganzzahlen nicht geändert werden können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum erstellt die Listenmultiplikation in Python gemeinsame Unterlisten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.

NumpyisessentialfornumericalComputingInpythonduetoitsSpeed, GedächtnisEffizienz und kompetentiertemaMatematical-Funktionen.1) ITSFACTBECAUSPERFORMATIONSOPERATIONS.2) NumpyarraysSaremoremory-Effecthonpythonlists.3) iTofferSAgyarraysAremoremory-Effizieren

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Numpyallowsforvariousoperationssonarrays: 1) BasicarithmeticliKeaddition, Subtraktion, Multiplikation und Division; 2) AdvancedoperationssuchasmatrixMultiplication;

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