理解实例化布尔二维数组？答案

【问题标题】：Comprehension to instantiate a boolean 2D array?理解实例化布尔二维数组？
【发布时间】：2016-12-25 06:00:25
【问题描述】：

我是 Python 新手，所以这个问题，

所以我试图实例化一个 2D 数组/列表，其大小为 str +1 行和模式 +1 cols。

这是我的代码，

memo = []

for i in range(0, len(str) + 1):
    memo[i] = [[False] for j in range(len(pattern) + 1)]

现在我有两个问题，

有没有更 Pythonic 的方式在 1 行中执行此操作？另外，如果我只是创建列表并且不使用任何东西对其进行初始化，那么每个网格中都有什么（java相当于非初始化的意思是用false初始化）？

【问题讨论】：

memo = [ncols*[False] for _ in range(nrows)]

标签： python arrays boolean

【解决方案1】：

这是我能想到的最短的列表理解：

memo = [[False] * (len(pattern)+1) for i in range(len(str)+1)]

如果你创建了列表并且不初始化它，它将是空的。

解决必须这样做的另一种方法是将二维数组表示为defaultdict 的defaultdicts。从本质上讲，这将使它成为一个“稀疏”数组，因为它只会包含被赋值或引用其值的条目——也称为“延迟初始化”。即使其中的数据以这种方式存储，其内容也可以以类似于list 的lists 的方式进行索引。
（即使用memo[i][j]）

这就是我的意思：

from collections import defaultdict

memo = defaultdict(lambda: defaultdict(bool))
memo[1][1] = True
print(memo[2][4])  # -> False

这将导致一个字典只包含到目前为止分配或引用的值：

{
    1: {
        1: True
    }, 
    2: {
        4: False
    }
}

【讨论】：

【解决方案2】：

简写方式是：

ncols = 3  # len(string1) + 1
nrows = 4  # len(pattern1) + 1
memo = nrows * [ncols*[False]] 

>>> [[False, False, False], [False, False, False], [False, False, False], [False, False, False]]

在这种情况下，第二部分 [ncols*[False]] 是内部列表之一

【讨论】：

【解决方案3】：

根据 2d 列表的大小以及您打算用它做什么，您还可以考虑使用 numpy ndarray 来存储数据：

import numpy as np
memo = np.full((len(str) + 1, len(pattern) + 1), False, dtype=bool)

# example
> np.full((3,2), False, dtype=bool)
> 
array([[False, False],
       [False, False],
       [False, False]], dtype=bool)

【讨论】：

【解决方案4】：

使用itertools.repeat 方法，完全加载到生成器中：

memo = itertools.repeat(itertools.repeat(False, xrange(len(pattern) + 1)), xrange(len(str) + 1))

【讨论】：

【解决方案5】：

单行是
memo = [[False for j in range(len(pattern) + 1)] for i in range(len(str) + 1)]。

附带说明，请记住，应避免使用 str 作为变量名，因为它会影响内置的 str 类型。

如果我只是创建列表并且不使用任何东西对其进行初始化，那么每个网格中有什么（java 相当于非初始化的意思是用 false 初始化）？

什么都没有，就是空的。

Python 列出存储对其他对象的引用。如果您不插入对列表的任何引用，则列表不包含任何内容。

【讨论】：