背景
前几天，有位同学问我如下的问题：
“temp[0][0]修改后，为什么temp[1][0]、temp[2][0]也发生了变化？”
“在Python中二维数组是怎样定义和使用的？”
今天就来谈谈这个问题。
技术分析
在 C# 语言中有直接定义二维数组的语法，比如int[,] a = new int[3][4]；或者int[][] a = new int[3][]。
而 Python 语言中如果想使用二维数组，那么必须通过list这种结构来实现。
即list中的每个元素是一个list的结构。类似于 C# 中的int[][]。
我们以创建一个 4×3 的二维数组进行说明：
x = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [0, 0, 0]]
print(x, type(x))
# [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [0, 0, 0]] <class 'list'>
for i in x:
print(i, type(i))
# [1, 2, 3] <class 'list'>
# [4, 5, 6] <class 'list'>
# [7, 8, 9] <class 'list'>
# [0, 0, 0] <class 'list'>
x = [[0 for col in range(3)] for row in range(4)]
print(x, type(x))
# [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] <class 'list'>
x[0][0] = 1
print(x, type(x))
# [[1, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] <class 'list'>
x = [[0] * 3 for row in range(4)]
print(x, type(x))
# [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] <class 'list'>
x[1][1] = 1
print(x, type(x))
# [[0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] <class 'list'>
跟我们预期的结果是一致的，我们再来看上面同学的问题：
x = [[0] * 3] * 4
print(x, type(x))
# [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] <class 'list'>
x[0][0] = 1
print(x, type(x))
# [[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]] <class 'list'>
下面代码与上面代码等价：
a = [0] * 3
x = [a] * 4
print(x, type(x))
# [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] <class 'list'>
x[0][0] = 1
print(x, type(x))
# [[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]] <class 'list'>
问题复现了，由于list的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。即使保存一个简单的[1,2,3]，也要有3个指针和3个整数对象。
在x = [a] * 4操作中，只是创建4个指向list的指针而已，所以一旦a改变，x中4个a也会随之改变。所以出现了以上的问题。
总结
使用list创建二维数组会存在以上的混淆，所以在涉及到二维数组的时候，推荐大家使用numpy中的ndarray结构呀。这种结构跟 Matlab 中的数组结构几乎完全一样。
import numpy as np
x = np.zeros([3, 4])
x[0, 0] = 1
print(x, type(x))
# [[1. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]] <class 'numpy.ndarray'>
好了，今天就到这里吧！希望大家阅读完之后能够有所收获。See You！
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我是 终身学习者“老马”，一个长期践行“结伴式学习”理念的 中年大叔。
我崇尚分享，渴望成长，于2010年创立了“LSGO软件技术团队”，并加入了国内著名的开源组织“Datawhale”，也是“Dre@mtech”、“智能机器人研究中心”和“大数据与哲学社会科学实验室”的一员。
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