为什么 Python 列表的不同初始化给出不同的矩阵乘法输出

Question

我正在尝试进行矩阵乘法，同时使用快捷方式初始化列表，即 C[[0]*column]*row。该列表是按我想要的方式初始化的，但它给了我错误的答案。之后我尝试用 for 循环初始化代码，它给了我正确的答案。请帮助我了解此 python 列表行为背后的原因。

这是我的代码：

        A = [[1,2],[3,4]]
        B = [[5,6,],[7,8]]
        C = []
        for i in range(2):
            c = []
            for j in range(2):
              c.append(int(0))
            C.append(c)
        D = [[int(0)]*2]*2

        for i in range(len(A)):
          for j in range(len(B[0])):
              for k in range(len(B)):
                  C[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
                  D[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

        for r in C:
          print(r)
        print(D)

这是我的输出：

        [[19, 22],[43, 50]]
        [[62, 72], [62, 72]]

Answer 1

原因可能是，在进行列表相乘的 'shortcut method' 时，Python 没有对列表进行深度复制。看这个例子：

d = [ 5 * [2] ] * 3
>> [[2, 2, 2, 2, 2], [2, 2, 2, 2, 2], [2, 2, 2, 2, 2]]

d[0][0] = 1
>> [[1, 2, 2, 2, 2], [1, 2, 2, 2, 2], [1, 2, 2, 2, 2]]

看起来我正要修改元素 [0][0]，但实际上其他行只是引用第一行 - 所以我更改了三行而不是一行。

请考虑使用 numpy 进行矩阵计算:)

为什么 Python 列表的不同初始化给出不同的矩阵乘法输出

Why different initialization of Python List giving different outputs for matrix multiplication

python

list

matrix

matrix-multiplication