从矩阵中枚举和更新项目的pythonic解决方案是什么？

Question

我使用 enumerate 从矩阵中的值执行了一个 for 循环，并尝试将值分配给不同于 0 的项目，同时附加到等于 0 的列表元素。事实是原始矩阵不'不会更新。

示例代码：

matrix = [[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 1, 1]]
current = []
for x, i in enumerate(matrix):
    for y, j in enumerate(i):
        if j == 0:
            current.append((x, y))
        else:
            #matrix[x][y] = -1 # This works
            j = -1 # This doesn't

由于这不起作用，因此在这种情况下使用 enumerate 没有任何实用性。于是我把代码改成了：

matrix = [[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 1, 1]]
current = []
for x in range(len(matrix)):
    for y in range(len(matrix[0])):
        if matrix[x][y] == 0:
            current.append((x, y))
        else:
            matrix[x][y] = -1

IMO 上面的代码可读性差很多，而且 pylint 建议不要将其用于：

C0200：考虑使用枚举而不是使用范围和迭代 len（考虑使用枚举）

Answer 1

您不能通过分配给局部变量 j = -1（在每次循环迭代时重新初始化 for y, j in enumerate(i)）来就地更新二维数组。

在您的简单情况下，您可以使用以下简单遍历更新您的 矩阵：

matrix = [[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 1, 1]]
for i, row in enumerate(matrix):
    for j, val in enumerate(row):
        if val != 0: matrix[i][j] = -1

print(matrix)    # [[0, 0, 0], [0, -1, 0], [-1, -1, -1]]

---

虽然 Numpy 提供了一种更强大的矩阵更新方式：

import numpy as np

matrix = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 1, 1]])
matrix = np.where(matrix == 0, matrix, -1)

print(matrix)