Método 1a
# Primeira maneira de criar array 1 D
N = 5
arr = [ 0 ] * N
print (arr)
Saída:
[0, 0, 0, 0, 0]
Método 1b
# Segunda maneira de criar array 1 D
N = 5
arr = [ 0 para i em intervalo (N)]
print (arr)
Sair:
[0, 0, 0, 0, 0 ]
Estendendo o acima, podemos definir arrays bidimensionais das seguintes maneiras.
Método 2a
# Usando o primeiro método acima para criar # array 2D
linhas, colunas = ( 5 , 5 )
arr = [[ 0 ] * cols] * linhas
print (arr)
Sair:
[[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]]
Método 2b
# Usando o segundo método acima para criar # array 2D
linhas, cols = ( 5 , 5 )
arr = [[ 0 para i em intervalo (colunas)] for j em intervalo (linhas)]
print (arr)
Saída:
[[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]]
Ambos os métodos parecem dar o mesmo resultado que agora. Vamos substituir um dos elementos no array do método 2a e do método 2b.
# Programa Python 3 para demonstrar como funciona # método 1 e método 2.
linhas , colunas = ( 5 , 5 )
# método 2a
arr = [[ 0 ] * cols] * linhas
# altera a primeira element # primeira linha para 1 e imprima o array
arr [ 0 ] [ 0 ] = 1
para linha em arr:
print (linha)
# gera o seguinte # [1, 0, 0, 0, 0] # [1, 0, 0, 0, 0] # [1, 0, 0, 0, 0] # [1, 0, 0, 0, 0] # [1, 0, 0, 0, 0]
# método 2b
arr = [[ 0 para i em intervalo (colunas)] for j em intervalo (linhas)]
# de volta para este novo array permite que você altere # primeiro elemento da primeira linha # para 1 e imprima o array
arr [ 0 ] [ 0 ] = 1
para linha em arr:
print (linha)
# gera o seguinte como esperado # [1, 0, 0, 0, 0] # [0, 0, 0, 0, 0] # [0, 0, 0, 0, 0] # [0, 0, 0, 0, 0] # [0, 0, 0, 0, 0]
Sair:
[1, 0, 0, 0, 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, 0] [0, 0, 0, 0 , 0] [ 0, 0, 0, 0, 0] [0, 0, 0, 0, 0] [0, 0, 0, 0, 0]
Esperamos apenas o primeiro elemento de a primeira linha mudará para 1, mas o primeiro elemento de cada linha mudará para 1 no método 2a. Esse tipo de funcionamento se deve ao fato de Python usar listas superficiais, que tentaremos entender.
No método 1a, Python não cria 5 objetos inteiros, mas cria apenas um objeto inteiro, e todos os índices do array arr apontam para o mesmo objeto int mostrado.
Se atribuirmos o índice 0 a outro inteiro, digamos 1, um novo objeto inteiro será criado com o valor 1 e o índice 0 agora apontará para esse novo objeto int, conforme mostrado abaixo
Da mesma forma, quando criamos um array bidimensional como" arr = [[0] * cols] * row " , na verdade estamos expandindo a analogia acima.
1. Apenas um objeto inteiro é criado.
2. Uma lista 1d é criada e todos os seus índices apontam para o mesmo objeto int no ponto 1.
3. Agora arr [0], arr [1], arr [2]…. arr [n-1] todos apontam para o mesmo objeto de lista acima na etapa 2.
A configuração acima pode ser visualizada na imagem abaixo.
Agora vamos alterar o primeiro elemento na primeira linha" arr "as
arr [0] [0] = 1
=" arr [0] aponta para o mesmo objeto de lista que criamos acima (lembre-se que arr [1], arr [2]‚Ķ arr [n-1] também aponta para o mesmo objeto de lista)
= & gt ; A atribuição de arr [0] [0] criará um novo objeto int com um valor de 1, e arr [0] [0] agora apontará para esse novo objeto int. (E assim será arr [1] [0], arr [2] [0]‚Ķ arr [n-1] [0])
Isso pode ser visto claramente na imagem abaixo .
Então, quando arrays 2d são criados dessa maneira, alterando os valores ‚Äã‚Äãem uma determinada linha afetarão todas as strings, pois existe essencialmente apenas um objeto inteiro e apenas um objeto de lista referenciado por todas as linhas na matriz.
Como seria de esperar, rastreie erros causados por este uso de listas superficiais. complicado. Portanto, a melhor maneira de declarar um array 2d é
rows, cols = ( 5 , 5 )
arr = [[ 0 para i em intervalo (cols)] para j em intervalo (rows )]
Exit:
Este método cria 5 objetos de lista separados em oposição ao método 2a. Uma maneira de verificar este — use o operador "is", que verifica se dois operandos se referem ao mesmo objeto.
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