如何在不使用 numpy 的情况下创建零矩阵？答案

【问题标题】：How to create a zero matrix without using numpy?如何在不使用 numpy 的情况下创建零矩阵？
【发布时间】：2019-03-03 00:48:55
【问题描述】：

已经看遍了，但如果不是在 numpy 上似乎找不到信息。需要使用 python 而不是 numpy & 创建一个 3 x 6 零矩阵，以使输出看起来完全像这样：

Matrix 3 by 6 with 0's:
00 00 00 00 00 00
00 00 00 00 00 00
00 00 00 00 00 00

【问题讨论】：

当你说matrix时，你到底是什么意思？在numpy 中已定义。在 Python 中，没有“矩阵”类型。你想要一个列表列表吗？还是一个元组的元组？内部列表应该是行还是列？无论您选择哪一个，访问矩阵的这些切片都会比其他切片更容易（例如，获取特定行比获取列更容易）。
抱歉，如果我没有使用正确的措辞。首先需要创建一个具有行和列的二维列表，ROWS 和 COLS 的常量分别为 3 和 6
尝试：[[str('00')] * 6] * 3，如果您需要 '00'，否则：[[0] * 6] * 3
查看相关问题How to number a 2 dimensional list? — 您的问题本质上是一个更简单的版本，因为您希望所有值都相同（零）。
@hacker315: 你的建议[[0] * 6] * 3 是人们通常被警告不要做的事情，因为即使它构建了内部列表引用的外部列表，所有内部列表引用都引用了 相同的 内部列表对象。因此，如果对一个行进行了修改，则实际上是对所有行进行了修改。

标签： python

【解决方案1】：

这行得通：

rows, cols = 3,6
my_matrix = [([0]*cols) for i in range(rows)]

说明：

因此，列表表达式实际上构建了一个一维列表列表，其中每个内部列表都有cols 零。

【讨论】：

谢谢。也会试试这个，看看它是如何工作的。我想学习我的逻辑方法，看看它在 Python 中是如何工作的。
这不是和你警告过的我的建议一样吗？只是好奇..
@hacker315 否 - 源头每次都创建一个 new 列表，但您只是多次引用同一个列表。在解释器中尝试你的方法和这个方法，看看如果你修改第一个列表会发生什么。
@hacker315：好问题。答案是否定的，这不是一回事。您可以通过编写一个小循环对其进行测试，该循环将为cur_row 的所有值打印id(my_matrix[cur_row])。你会看到id都是不同的。

【解决方案2】：

我假设你知道如何在 python 中创建一个列表：my_list = [0, 0, 0]。要制作列表列表，我们可以将列表定义嵌套在另一个列表中：nested_list = [[0, 0, 0], [0, 0, 0]]。显然你不会想把整个事情写出来，所以我们可以把它抽象成一个函数：

def make_zeros(n_rows: int, n_columns: int):
    matrix = []
    for i in range(n_rows):
        matrix.append([0] * n_columns)
    return matrix

这会创建一个外部列表，然后一次将一个内部列表（“行”）附加到它。无论您的 Python 水平如何，这都是一个非常明确的定义，但如果您愿意，可以使用列表推导来缩短它：

def make_zeros(n_rows: int, n_columns: int):
    return [[0] * n_columns for _ in range(n_rows)]

请注意，这里的内部列表是行，因此您可以轻松访问行：

matrix = make_zeros(3, 6)
matrix[0] # the first row

但是，“列”由每一行中的一个元素组成；还没有这些列表，所以如果你想获得第一列，你必须做类似的事情

col0 = [row[0] for row in matrix]

您可以编写一个辅助函数来简化此操作，但很快您就会为所有常见的矩阵/数组运算编写辅助函数，然后您将重新发明numpy 已经做得很好的轮子.

【讨论】：