suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialWarum wirkt sich das Ändern einer verschachtelten Liste in Python unerwartet auf alle Unterlisten aus?

Why Does Modifying a Nested List in Python Unexpectedly Affect All Sublists?

Verschachtelte Listenmutationen: Unerwartetes Verhalten verstehen

In Python können sich veränderliche Datenstrukturen wie Listen beim Verschachteln unerwartet verhalten. Betrachten Sie das Beispiel, in dem eine Liste von Listen erstellt wird:

xs = [[1] * 4] * 3

Dadurch wird eine verschachtelte Listenstruktur initialisiert, in der jede Unterliste vier Elemente enthält, die auf 1 gesetzt sind. Allerdings wird einer dieser innersten Werte geändert, wie unten gezeigt:

xs[0][0] = 5

beeinflusst alle ersten Elemente jeder Unterliste und führt zu:

[[5, 1, 1, 1], [5, 1, 1, 1], [5, 1, 1, 1]]

Ursache des unerwarteten Verhaltens

Die Ursache des Problems liegt darin, wie der *-Operator funktioniert, wenn er auf Objekte angewendet wird. In diesem Fall erstellt die Zeile:

[[1] * 4] * 3

drei Verweise auf dieselbe Unterliste [1] 4, anstatt drei unabhängige Kopien zu erstellen. Dies liegt daran, dass mit dem Ergebnis der Auswertung des Ausdrucks [1] * 4 arbeitet, bei dem es sich um eine einzelne Unterliste handelt. Daher werden alle Änderungen an dieser einzelnen Unterliste in allen Referenzen widergespiegelt.

Beheben des Problems

Um unabhängige Unterlisten zu erstellen, ist es notwendig, eine Auswertung der zu erzwingen [1] * 4 Ausdruck für jede Unterliste. Dies kann mithilfe eines Listenverständnisses erreicht werden, wie unten dargestellt:

[[1]*4 for _ in range(3)]

In diesem Fall wird der Ausdruck [1]*4 jedes Mal ausgewertet, was zur Erstellung von drei unterschiedlichen Unterlisten und etwaigen Änderungen führt auf eine Unterliste wirkt sich nur auf diese Unterliste aus und nicht auf die anderen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum wirkt sich das Ändern einer verschachtelten Liste in Python unerwartet auf alle Unterlisten aus?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Wie wirkt sich die Auswahl zwischen Listen und Arrays auf die Gesamtleistung einer Python -Anwendung aus, die sich mit großen Datensätzen befasst?Wie wirkt sich die Auswahl zwischen Listen und Arrays auf die Gesamtleistung einer Python -Anwendung aus, die sich mit großen Datensätzen befasst?May 03, 2025 am 12:11 AM

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Erklären Sie, wie das Speicher für Listen gegenüber Arrays in Python zugewiesen wird.Erklären Sie, wie das Speicher für Listen gegenüber Arrays in Python zugewiesen wird.May 03, 2025 am 12:10 AM

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

Wie geben Sie den Datentyp der Elemente in einem Python -Array an?Wie geben Sie den Datentyp der Elemente in einem Python -Array an?May 03, 2025 am 12:06 AM

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

Was ist Numpy und warum ist es wichtig für das numerische Computing in Python?Was ist Numpy und warum ist es wichtig für das numerische Computing in Python?May 03, 2025 am 12:03 AM

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

Diskutieren Sie das Konzept der 'zusammenhängenden Speicherzuweisung' und seine Bedeutung für Arrays.Diskutieren Sie das Konzept der 'zusammenhängenden Speicherzuweisung' und seine Bedeutung für Arrays.May 03, 2025 am 12:01 AM

ContInuuousMemoryAllocationScrucialforAraysBecauseAltoLowsFofficy und Fastelement Access.1) iTenablesconstantTimeAccess, O (1), Duetodirectaddresscalculation.2) itimProvesefficienceByallowing -MultipleTeLementFetchesperCacheline.3) Es wird gestellt

Wie schneiden Sie eine Python -Liste?Wie schneiden Sie eine Python -Liste?May 02, 2025 am 12:14 AM

SlicingPapythonListisDoneUsingthesyntaxlist [Start: Stop: Stufe] .here'Showitworks: 1) StartIndexoFtheFirstelementtoinclude.2) stopiStheIndexoFtheFirstelementtoexclude.3) StepisTheincrementBetweenelesfulFulForForforexcractioningPorporionsporporionsPorporionsporporesporsporsporsporsporsporsporsporsporionsporsPorsPorsPorsPorsporsporsporsporsporsporsAntionsporsporesporesporesporsPorsPorsporsPorsPorsporsporspors,

Was sind einige gängige Operationen, die an Numpy -Arrays ausgeführt werden können?Was sind einige gängige Operationen, die an Numpy -Arrays ausgeführt werden können?May 02, 2025 am 12:09 AM

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

Wie werden Arrays in der Datenanalyse mit Python verwendet?Wie werden Arrays in der Datenanalyse mit Python verwendet?May 02, 2025 am 12:09 AM

Arraysinpython, insbesondere ThroughNumpyandpandas, areessentialfordataanalyse, öfterspeedandeffizienz.1) numpyarraysenableAnalysHandlingoflargedatasets und CompompexoperationslikemovingAverages.2) Pandasextendsnumpy'ScapaBilitiesWithDaTataforsForstruc

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

EditPlus chinesische Crack-Version

EditPlus chinesische Crack-Version

Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion