Como inicializar uma matriz bidimensional em Python?

Estou iniciando python e estou tentando usar uma lista bidimensional, que inicialmente preenchei com a mesma variável em todos os lugares. Eu vim com isso:

def initialize_twodlist(foo):
    twod_list = []
    new = []
    for i in range (0, 10):
        for j in range (0, 10):
            new.append(foo)
        twod_list.append(new)
        new = []

Ele fornece o resultado desejado, mas parece uma solução alternativa. Existe uma maneira mais fácil / mais curta / mais elegante de fazer isso?

Um padrão que muitas vezes surgiu em Python foi

bar = []
for item in some_iterable:
    bar.append(SOME EXPRESSION)

que ajudou a motivar a introdução de compreensões de lista, que convertem esse snippet em

bar = [SOME EXPRESSION for item in some_iterable]

que é mais curto e às vezes mais claro. Geralmente, você tem o hábito de reconhecê-las e frequentemente substituir loops por compreensões.

Seu código segue esse padrão duas vezes

twod_list = []                                       \                      
for i in range (0, 10):                               \
    new = []                  \ can be replaced        } this too
    for j in range (0, 10):    } with a list          /
        new.append(foo)       / comprehension        /
    twod_list.append(new)                           /

Você pode usar uma compreensão de lista :

x = [[foo for i in range(10)] for j in range(10)]
# x is now a 10x10 array of 'foo' (which can depend on i and j if you want)

Não use [[v]*n]*n, é uma armadilha!

>>> a = [[0]*3]*3
>>> a
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
>>> a[0][0]=1
>>> a
[[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]]

mas

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

funciona bem.

Dessa maneira, é mais rápido que as compreensões de lista aninhadas

[x[:] for x in [[foo] * 10] * 10]    # for immutable foo!

Aqui estão alguns horários do python3, para listas pequenas e grandes

$python3 -m timeit '[x[:] for x in [[1] * 10] * 10]'
1000000 loops, best of 3: 1.55 usec per loop

$ python3 -m timeit '[[1 for i in range(10)] for j in range(10)]'
100000 loops, best of 3: 6.44 usec per loop

$ python3 -m timeit '[x[:] for x in [[1] * 1000] * 1000]'
100 loops, best of 3: 5.5 msec per loop

$ python3 -m timeit '[[1 for i in range(1000)] for j in range(1000)]'
10 loops, best of 3: 27 msec per loop

Explicação:

[[foo]*10]*10cria uma lista do mesmo objeto repetida 10 vezes. Você não pode simplesmente usar isso, porque modificar um elemento modificará o mesmo elemento em cada linha!

x[:]é equivalente a, list(X)mas é um pouco mais eficiente, pois evita a pesquisa de nome. De qualquer maneira, ele cria uma cópia superficial de cada linha; portanto, agora todos os elementos são independentes.

Todos os elementos são o mesmo fooobjeto; portanto, se fooé mutável , você não pode usar esse esquema.

import copy
[[copy.deepcopy(foo) for x in range(10)] for y in range(10)]

ou assumindo uma classe (ou função) Fooque retorna foos

[[Foo() for x in range(10)] for y in range(10)]

Para inicializar uma matriz bidimensional em Python:

a = [[0 for x in range(columns)] for y in range(rows)]

[[foo for x in xrange(10)] for y in xrange(10)]

Geralmente, quando você deseja matrizes multidimensionais, não deseja uma lista de listas, mas sim uma matriz numpy ou, possivelmente, um ditado.

Por exemplo, com numpy você faria algo como

import numpy
a = numpy.empty((10, 10))
a.fill(foo)

Você pode fazer exatamente isso:

[[element] * numcols] * numrows

Por exemplo:

>>> [['a'] *3] * 2
[['a', 'a', 'a'], ['a', 'a', 'a']]

Mas isso tem um efeito colateral indesejado:

>>> b = [['a']*3]*3
>>> b
[['a', 'a', 'a'], ['a', 'a', 'a'], ['a', 'a', 'a']]
>>> b[1][1]
'a'
>>> b[1][1] = 'b'
>>> b
[['a', 'b', 'a'], ['a', 'b', 'a'], ['a', 'b', 'a']]

twod_list = [[foo for _ in range(m)] for _ in range(n)]

pois n é o número de linhas e m é o número de colunas e foo é o valor.

Se for uma matriz pouco povoada, é melhor usar um dicionário digitado com uma tupla:

dict = {}
key = (a,b)
dict[key] = value
...

t = [ [0]*10 for i in [0]*10]

para cada elemento, um novo [0]*10será criado.

Abordagem incorreta: [[Nenhum * m] * n]

>>> m, n = map(int, raw_input().split())
5 5
>>> x[0][0] = 34
>>> x
[[34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None], [34, None, None, None, None]]
>>> id(x[0][0])
140416461589776
>>> id(x[3][0])
140416461589776

Com essa abordagem, o python não permite a criação de espaço de endereço diferente para as colunas externas e levará a vários comportamentos inadequados que a sua expectativa.

Abordagem correta, mas com exceção:

y = [[0 for i in range(m)] for j in range(n)]
>>> id(y[0][0]) == id(y[1][0])
False

É uma boa abordagem, mas há exceção se você definir o valor padrão como None

>>> r = [[None for i in range(5)] for j in range(5)]
>>> r
[[None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None], [None, None, None, None, None]]
>>> id(r[0][0]) == id(r[2][0])
True

Portanto, defina seu valor padrão corretamente usando essa abordagem.

Absoluto correto:

Siga a resposta do microfone de loop duplo .

Matrix={}
for i in range(0,3):
  for j in range(0,3):
    Matrix[i,j] = raw_input("Enter the matrix:")

Para inicializar uma matriz bidimensional, use: arr = [[]*m for i in range(n)]

na verdade, arr = [[]*m]*ncriará uma matriz 2D na qual todas as n matrizes apontarão para a mesma matriz, portanto, qualquer alteração no valor em qualquer elemento será refletida em todas as n listas

para mais explicações, visite: https://www.geeksforgeeks.org/python-using-2d-arrays-lists-the-right-way/

use o pensamento mais simples para criar isso.

wtod_list = []

e adicione o tamanho:

wtod_list = [[0 for x in xrange(10)] for x in xrange(10)]

ou se quisermos declarar o tamanho em primeiro lugar. nós usamos apenas:

   wtod_list = [[0 for x in xrange(10)] for x in xrange(10)]

Como @Arnab e @Mike apontaram, uma matriz não é uma lista. Poucas diferenças são 1) matrizes com tamanho fixo durante a inicialização 2) matrizes normalmente suportam operações menores que uma lista.

Talvez um exagero na maioria dos casos, mas aqui está uma implementação básica da matriz 2D que aproveita a implementação da matriz de hardware usando ctypes python (bibliotecas c)

import ctypes
class Array:
    def __init__(self,size,foo): #foo is the initial value
        self._size = size
        ArrayType = ctypes.py_object * size
        self._array = ArrayType()
        for i in range(size):
            self._array[i] = foo
    def __getitem__(self,index):
        return self._array[index]
    def __setitem__(self,index,value):
        self._array[index] = value
    def __len__(self):
        return self._size

class TwoDArray:
    def __init__(self,columns,rows,foo):
        self._2dArray = Array(rows,foo)
        for i in range(rows):
            self._2dArray[i] = Array(columns,foo)

    def numRows(self):
        return len(self._2dArray)
    def numCols(self):
        return len((self._2dArray)[0])
    def __getitem__(self,indexTuple):
        row = indexTuple[0]
        col = indexTuple[1]
        assert row >= 0 and row < self.numRows() \
               and col >=0 and col < self.numCols(),\
               "Array script out of range"
        return ((self._2dArray)[row])[col]

if(__name__ == "__main__"):
    twodArray = TwoDArray(4,5,5)#sample input
    print(twodArray[2,3])

O importante que entendi é: Ao inicializar uma matriz (em qualquer dimensão), devemos atribuir um valor padrão a todas as posições da matriz. Somente a inicialização é concluída. Depois disso, podemos alterar ou receber novos valores para qualquer posição da matriz. O código abaixo funcionou perfeitamente para mim

N=7
F=2

#INITIALIZATION of 7 x 2 array with deafult value as 0
ar=[[0]*F for x in range(N)]

#RECEIVING NEW VALUES TO THE INITIALIZED ARRAY
for i in range(N):
    for j in range(F):
        ar[i][j]=int(input())
print(ar)

Se você usa o numpy , pode criar facilmente matrizes 2D:

import numpy as np

row = 3
col = 5
num = 10
x = np.full((row, col), num)

x

array([[10, 10, 10, 10, 10],
       [10, 10, 10, 10, 10],
       [10, 10, 10, 10, 10]])

row=5
col=5
[[x]*col for x in [b for b in range(row)]]

O exemplo acima fornece uma matriz 2D de 5x5

[[0, 0, 0, 0, 0],
 [1, 1, 1, 1, 1],
 [2, 2, 2, 2, 2],
 [3, 3, 3, 3, 3],
 [4, 4, 4, 4, 4]]

Está usando compreensão de lista aninhada. Repartição como abaixo:

[[x]*col for x in [b for b in range(row)]]

[x] * col -> expressão final avaliada
para x em -> x será o valor fornecido pelo iterador
[b para b no intervalo (linha)]] -> iterador.

[b para b no intervalo (linha)]] isso será avaliado para [0,1,2,3,4], pois linha = 5
, agora simplifica a

[[x]*col for x in [0,1,2,3,4]]

Isso será avaliado em [[0] * 5 para x em [0,1,2,3,4]] -> com x = 0 1ª iteração
[[1] * 5 para x em [0,1,2, 3,4]] -> com x = 1 2ª iteração
[[2] * 5 para x em [0,1,2,3,4]] -> com x = 2 3ª iteração
[[3] * 5 para x em [0,1,2,3,4]] -> com x = 3 4ª iteração
[[4] * 5 para x em [0,1,2,3,4]] -> com x = 4 5a iteração

Este é o melhor que eu encontrei para ensinar novos programadores e sem usar bibliotecas adicionais. Eu gostaria de algo melhor.

def initialize_twodlist(value):
    list=[]
    for row in range(10):
        list.append([value]*10)
    return list

Aqui está uma maneira mais fácil:

import numpy as np
twoD = np.array([[]*m]*n)

Para inicializar todas as células com qualquer valor 'x', use:

twoD = np.array([[x]*m]*n

Muitas vezes eu uso essa abordagem para inicializar uma matriz bidimensional

n=[[int(x) for x in input().split()] for i in range(int(input())]

O padrão geral para adicionar dimensões pode ser desenhado a partir desta série:

x = 0
mat1 = []
for i in range(3):
    mat1.append(x)
    x+=1
print(mat1)


x=0
mat2 = []
for i in range(3):
    tmp = []
    for j in range(4):
        tmp.append(x)
        x+=1
    mat2.append(tmp)

print(mat2)


x=0
mat3 = []
for i in range(3):
    tmp = []
    for j in range(4):
        tmp2 = []
        for k in range(5):
            tmp2.append(x)
            x+=1
        tmp.append(tmp2)
    mat3.append(tmp)

print(mat3)

Você pode tentar isso [[0] * 10] * 10. Isso retornará a matriz 2D de 10 linhas e 10 colunas com o valor 0 para cada célula.

lst = [[0] * m para i no intervalo (n)]

inicialize todas as matrizes n = linhas e m = colunas

Outra maneira é usar um dicionário para armazenar uma matriz bidimensional.

twoD = {}
twoD[0,0] = 0
print(twoD[0,0]) # ===> prints 0

Isso pode conter apenas valores 1D, 2D e, para inicializar esse valor 0ou qualquer outro valor int, use coleções .

import collections
twoD = collections.defaultdict(int)
print(twoD[0,0]) # ==> prints 0
twoD[1,1] = 1
print(twoD[1,1]) # ==> prints 1

Código:

num_rows, num_cols = 4, 2
initial_val = 0
matrix = [[initial_val] * num_cols for _ in range(num_rows)]
print(matrix) 
# [[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]]

initial_val deve ser imutável.

from random import randint
l = []

for i in range(10):
    k=[]
    for j in range(10):
        a= randint(1,100)
        k.append(a)

    l.append(k)




print(l)
print(max(l[2]))

b = []
for i in range(10):
    a = l[i][5]
    b.append(a)

print(min(b))