如何在 Python 中获取任意大小的空列表？

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何在 Python 中获取任意大小的空列表？

【英文标题】：How do I get an empty list of any size in Python?

【发布时间】：2011-07-09 12:00:40

【问题描述】：

我基本上想要一个在 C 中与这个数组等效的 Python：

int a[x];

但在 python 中我声明了一个数组，如：

a = []

问题是我想为随机插槽分配如下值：

a[4] = 1

但我不能用 Python 做到这一点，因为 Python 列表是空的（长度为 0）。

【参考方案1】：

如果“数组”实际上是指 Python 列表，则可以使用

a = [0] * 10

或

a = [None] * 10

【讨论】：

a = [obj] * N 需要注意的一件事是，相同的 obj 出现在数组的每个元素中。如果它是一个可变的 obj，并且您修改了一项，则所有内容都将被更改。 ...但是，对于这个使用整数（或任何其他不可变类型）的示例，它没有区别。或者，如果您只是分配给元素，那也不是问题。 （我提到它是因为我经常这样做:)）

在我的第一个 Python 项目@dappawit 中，这让我很难。注意这个警告。

它为对象创建相同的引用

【参考方案2】：

你不能在 Python 中做你想做的事（如果我没看错的话）。您需要为列表的每个元素（或您所说的数组）输入值。

但是，试试这个：

a = [0 for x in range(N)]  # N = size of list you want
a[i] = 5  # as long as i < N, you're okay

对于其他类型的列表，使用 0 以外的值。None 通常也是一个不错的选择。

【讨论】：

这个答案不正确。如果 Python ，range(N) 将已经生成一个列表

没错，它会产生一个列表。如果您担心效率，可以在 Python 2.x 中使用xrange(N)。但是，我不确定它是如何接近不正确的。我更喜欢它而不是a = range(N)，因为每个元素都以合理的“默认”开始。我想这是一个见仁见智的问题。

【参考方案3】：

你可以使用 numpy：

import numpy as np

来自Empty Array的示例：

np.empty([2, 2])
array([[ -9.74499359e+001,   6.69583040e-309],
       [  2.13182611e-314,   3.06959433e-309]])  

【讨论】：

np.empty 实际上并没有创建一个“空”数组——各种奇怪的数据都会在那里，如示例所示。如果它是一个数字数组，你想使用np.zeros。

【参考方案4】：

您也可以使用列表的扩展方法对其进行扩展。

a= []
a.extend([None]*10)
a.extend([None]*20)

【参考方案5】：

只需声明列表并附加每个元素。例如：

a = []
a.append('first item')
a.append('second item')

【讨论】：

你会如何'分配随机插槽'

这至少应该在一个循环中模拟填充整个列表，就像this answer 那样...

【参考方案6】：

如果您（或此问题的其他搜索者）实际上有兴趣创建一个连续数组来填充整数，请考虑 bytearray 和 memoryivew：

# cast() is available starting Python 3.3
size = 10**6 
ints = memoryview(bytearray(size)).cast('i') 

ints.contiguous, ints.itemsize, ints.shape
# (True, 4, (250000,))

ints[0]
# 0

ints[0] = 16
ints[0]
# 16

【参考方案7】：

x=[]
for i in range(0,5):
    x.append(i)
    print(x[i])

【讨论】：

虽然此代码可以解决问题，including an explanation 说明如何以及为什么解决问题将真正有助于提高您的帖子质量，并可能导致更多的赞成票。请记住，您正在为将来的读者回答问题，而不仅仅是现在提问的人。请edit您的答案添加解释并说明适用的限制和假设。

【参考方案8】：

也可以创建一个一定大小的空数组：

array = [[] for _ in range(n)] # n equal to your desired size
array[0].append(5) # it appends 5 to an empty list, then array[0] is [5]

如果您将其定义为array = [] * n，那么如果您修改一个项目，所有项目都会以相同的方式更改，因为它具有可变性。

【讨论】：

虽然这是真的，并且有一个很好的解释，但似乎没有询问二维数组，这是您的代码产生的......

@Tomerikoo 你说得对，我的误会。

【参考方案9】：

如果你真的想要一个 C 风格的数组

import array
a = array.array('i', x * [0])
a[3] = 5
try:
   [5] = 'a'
except TypeError:
   print('integers only allowed')

请注意，python 中没有 un-initialized 变量的概念。变量是绑定到值的名称，因此该值必须具有某些内容。在上面的示例中，数组初始化为零。

然而，这在 python 中并不常见，除非你真的需要它来处理低级的东西。在大多数情况下，您最好使用空列表或空 numpy 数组，正如其他答案所建议的那样。

【讨论】：

只是为了避免对“未初始化”的可能误解：numpy 命令np.empty(size) 确实返回给定大小的未初始化数组。这里“未初始化”意味着条目（数组中的值）是完全随机的并且通常是垃圾，这是由新分配的内存中较早的内容引起的。所以是的，被认为是指向内存的指针的 variable 被初始化了，但是存储在“其中”的值，即那里，没有——一些作者确实将这种情况称为“未初始化的变量”，尤其是在 C 语言中，您很可能会这样做。

【参考方案10】：

分配“随机槽”的（我认为唯一的）方法是使用字典，例如：

 a =      # initialize empty dictionary
 a[4] = 1   # define the entry for index 4 to be equal to 1
 a['French','red'] = 'rouge'  # the entry for index (French,red) is "rouge".

这对于“快速破解”很方便，如果您没有对数组元素的密集访问权限，则查找开销是无关紧要的。 否则，使用固定大小的预分配（例如，numpy）数组会更有效，您可以使用 a = np.empty(10)（对于长度为 10 的未初始化向量）或 a = np.zeros([5,5]) 创建 5x5 矩阵用零初始化）。

备注：在您的 C 示例中，您还必须在分配（不是这样）“随机槽”（即 0 和 x-1 之间的整数索引）之前分配数组（您的 int a[x];）。

参考资料：

dict 数据类型：https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#mapping-types-dict 函数 np.empty():https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.empty.html