Курс Python → Создание матрицы в Python

В Python есть возможность использовать вложенные list comprehensions для создания матрицы, то есть списка списков. Это означает, что вы можете использовать list comprehension не только для создания простого списка, но и для создания списка, который содержит другие списки внутри себя. Такой подход часто используется при работе с матрицами, таблицами или другими структурами данных, где требуется хранить данные в виде двумерного массива.

Для создания вложенных list comprehensions вам нужно просто добавить еще один цикл внутрь уже существующего выражения. Таким образом, вы можете создать матрицу, указав два цикла — один для итерации по строкам, другой для итерации по столбцам. В результате получится список списков, где каждый внутренний список представляет собой строку матрицы.


matrix = [[i*j for j in range(1, 4)] for i in range(1, 4)]
print(matrix)

В приведенном примере мы создаем матрицу 3×3, где каждый элемент равен произведению индексов строки и столбца. При этом внешний цикл отвечает за итерацию по строкам (от 1 до 3), а внутренний цикл — по столбцам (от 1 до 3). Результатом выполнения этого кода будет следующая матрица:


[[1, 2, 3],
 [2, 4, 6],
 [3, 6, 9]]

Таким образом, использование вложенных list comprehensions позволяет компактно и элегантно создавать матрицы и другие структуры данных в Python, что упрощает работу с данными и улучшает читаемость кода. Помимо умножения элементов, вы можете использовать любые другие выражения и операции внутри вложенных list comprehensions для генерации нужной структуры данных.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Решение переменной Шредингера
  2. Функция reduce() из модуля functools
  3. Работа с комплексными числами
  4. Работа со строками в Python.
  5. Распаковка аргументов в Python
  6. Метод hash в Python
  7. Операции с комплексными числами
  8. Использование type hints
  9. Модуль sys: основы
  10. Работа с множествами в Python
  11. Списки в Python: синтаксис представления
  12. Создание списков в Python
  13. Работа с парами ключ-значение
  14. Область видимости переменных
  15. capitalize() — изменение регистра первого символа строки
  16. ROT13 Шифр Цезаря в Python
  17. Преобразование числа в восьмеричную строку
  18. Метод enumerate() в Python
  19. Замыкания в Python
  20. Функция map() и ленивая оценка
  21. Атрибуты массивов в Numpy
  22. Библиотека Chartify: руководство
  23. Модуль math: основные функции
  24. Метаклассы в Python
  25. Возвращение нескольких значений через кортеж или класс
  26. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  27. Сравнение def и lambda-функций
  28. Активация Matplotlib в Jupyter
  29. Управление памятью в Python
  30. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  31. Тернарный оператор в Python
  32. Изменение объектов в Python
  33. Введение в Python
  34. Сравнение def и lambda функций в Python
  35. Библиотека sh: использование команд bash в Python
  36. Метод getitem для доступа к элементам последовательности
  37. Удаление символа из строки
  38. Обмен переменными в Jupyter
  39. Ускоренный импорт библиотек
  40. Подсчет количества элементов в списке
  41. Оператор объединения словарей
  42. Создание вложенных циклов for
  43. Сортировка элементов с OrderedDict
  44. Копирование списков в Python
  45. Работа со временем в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний