在python中我们如果我们需要
获取我们所需要定义的数组或者列表长度,然后再进一步对数组和列表进行初始化该怎么实现呢?这里我们讨论如何对数组和列表进行动态初始化。难点:二维列表的动态初始化
数组的动态初始化(一维):
import numpy as npclass ndarrayInitialization:
def __init__(self):
self.num = input("Please input a string:") # abcde
self.length = len(self.num)
self.array = np.zeros(self.length)
print((self.array)) # [0. 0. 0. 0. 0.]
main = ndarrayInitialization()
这里我们输入字符串abcde,然后获取字符串的长度为5,最后生成全零矩阵,我们可以看到最终的矩阵长度为5,至此,我们完成了一维动态矩阵初始化。这是一维的情况,并且矩阵的长度源于用户的输入。
数组的动态初始化(二维):
import numpy as npclass ndarrayInitialization:
def __init__(self):
self.list = [[1, 2, 3], [3, 4, 5]]
self.outerlength = (len(self.list))
self.innerlength = (len(self.list[0]))
self.size = (self.outerlength, self.innerlength)
self.array = np.zeros(self.size)
print((self.array))
"""
result:
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
"""
main = ndarrayInitialization()
这里我们先定义一个列表对象,然后获取到它的size为(2 , 3),最后将(2, 3)作为参数传递进矩阵进行初始化,最终得到一个2 * 3大小的全零矩阵,至此,我们完成了二维动态矩阵初始化。
列表的动态初始化(一维):
列表的动态初始化本身就是一个伪命题,并不存在任何的难度,代码如下:
class listInitialization:
def __init__(self):
self.list = [1, 2, 3]
self.length = (len(self.list))
self.list1 = [0] * self.length
print((self.list1)) # [0, 0, 0]
main = listInitialization()
我们只需要获取列表,并且使用[0]乘以我们所获取到的长度self.length即可实现一维列表的初始化。
但是为什么这里说是伪命题呢?因为通常我们在定义列表的时候并不会对列表本身进行赋值操作,而是先定义一个空列表,然后在需要的时候对其进行赋值操作。 因此我们只需要定义self.list1 = []即可。然而如果我们想要定义一个二维列表呢?此时定义一个二维全空列表就显得不那么容易了,这时我们可以采用如下代码:
class listInitialization:
def __init__(self):
self.num = 5
self.list = [[] * self.num]
print((self.list)) # [[]]
main = listInitialization()
我们可以看到最终得结果为[[]],内层并没有像我们希望的那样出现5个列表。因此,我们需要添加一个内层循环。
列表的动态初始化(二维):
import numpy as npclass listInitialization:
def __init__(self):
self.num = 5
self.list = [[] * i for i in range(self.num)]
print((self.list)) # [[], [], [], [], []]
main = listInitialization()
可以看到此时的结果为[[], [], [], [], []],这是因为range(self.num)也就是range(5)会产生一个(0,1, 2, 3, 4)的序列,从上面失败的结果我们知道空列表[]乘以任意值均为空列表[],[[] * i for i in range(self.num)]相当于进行了[[] * 0, [] * 1, [] * 2, [] * 3, [] * 4]的操作,最终得到了我们想要的初始化结果,至此我们实现了二维列表的动态初始化。