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. Структура строк в Python
  2. Подписка на Kaspersky Team
  3. Переопределение метода __lshift__
  4. Работа с YAML в Python: PyYAML.
  5. Метод rsub в Python: расширение функциональности вычитания
  6. Путь к интерпретатору Python
  7. Поиск наиболее частого элемента
  8. Обработка исключений
  9. Работа с файлами в Python
  10. Работа с collections в Python
  11. Метод __index__ в Python
  12. Итераторы в Python
  13. Установка и обучение ChatterBot
  14. Лямбда-функции в Python
  15. Сортировка с помощью key
  16. Big O оптимизация
  17. Операторы присваивания в Python
  18. Списки: объединение, изменение
  19. Основные операции с Numpy
  20. Область видимости переменных
  21. Списковое включение в Python
  22. Фильтрация списка чисел
  23. Подсчет элементов с помощью Counter
  24. Вставка переменных в шаблоны Flask
  25. Объединение списков в Python
  26. Избегайте ошибку FileNotFoundError
  27. Измерение времени выполнения кода
  28. Функции высшего порядка в Python
  29. Порядок и длина множеств в Python
  30. Удаление falsy-значений из списка с помощью filter
  31. Очистка данных с Pandas
  32. Разработка игры Pong с turtle
  33. Работа со словарями с defaultdict из collections
  34. Константы в модуле cmath
  35. Возвращение нескольких значений через кортеж или класс
  36. Разделение строки с помощью re.split()
  37. Метод eq для сравнения объектов
  38. Логирование с Loguru
  39. PUT запрос для обновления данных
  40. Добавление элементов в список
  41. Экспорт внешнего файла с помощью writefile
  42. Логирование в Python
  43. Список переменных с %who
  44. Структура данных словарь в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний