2D数组列表推导式是怎样工作的？

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2D数组列表推导式是怎样工作的？

这个问题已经有答案了：

如何使用列表推导处理嵌套列表？

我正在练习列表推导的技巧，对于这个问题我有点困惑。

arr1 = np.array([[j for i in range(10)] for j in range(10)])

所以我理解，你想要为range(10)中的每个i获得一个数字j，这有点不合理，因为你没有初始化j，所以应该是i for i in range(10)。然后我们以某种方式初始化了10列，并将左边的j与j in range(10)关联起来了吗？

对此非常困惑，如果有人能将其翻译成实际上正在发生的事情，我将不胜感激。

此外，在Java中您可以像这样初始化2D数组：int[][] arr1 = new int[5][2]; // 5行，2列，你能在Python中不使用列表推导实现吗？

admin 更改状态以发布 2023年5月21日
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嵌套列表：

In [14]: [[j for i in range(3)] for j in range(4)]
Out[14]: [[0, 0, 0], [1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]

“堆叠”只是一个显示问题。这是一个列表的列表；它们是在一行上显示还是单独显示只是显示选择。底层数据结构是相同的。

更好的方法是，让我们使用 （不仅仅是迭代计数）：

In [16]: [[(j,i) for i in range(3)] for j in range(4)]
Out[16]: 
[[(0, 0), (0, 1), (0, 2)],
 [(1, 0), (1, 1), (1, 2)],
 [(2, 0), (2, 1), (2, 2)],
 [(3, 0), (3, 1), (3, 2)]]

（这里它们“堆叠”是因为子列表更长；它已经被“漂亮地打印”）。

外部列表有4个元素（范围4），内部列表有3个（加上元组）。

或者我们可以将索引合并并从嵌套列表中创建一个数组：

In [17]: [[i*j for i in range(3)] for j in range(4)]
Out[17]: [[0, 0, 0], [0, 1, 2], [0, 2, 4], [0, 3, 6]]
In [18]: np.array(_)
Out[18]: 
array([[0, 0, 0],
       [0, 1, 2],
       [0, 2, 4],
       [0, 3, 6]])

但是在numpy中，我们更喜欢从1d的组合构建2d数组

In [19]: np.arange(4)[:,None] * np.arange(3)
Out[19]: 
array([[0, 0, 0],
       [0, 1, 2],
       [0, 2, 4],
       [0, 3, 6]])

但是如果你只想要0，使用

In [20]: np.zeros((4,3), dtype=int)
Out[20]: 
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])

嵌套列表推导只是两个for循环的紧凑表达式：

In [21]: alist = []
In [22]: for j in range(4):
    ...:     blist = []
    ...:     for i in range(3):
    ...:         blist.append(f'{j}:{i}')
    ...:     alist.append(blist)
    ...: 
In [23]: alist
Out[23]: 
[['0:0', '0:1', '0:2'],
 ['1:0', '1:1', '1:2'],
 ['2:0', '2:1', '2:2'],
 ['3:0', '3:1', '3:2']]

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