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. Объединение словарей в Python 3.5+
  2. Python Translator: создание локальных переводчиков
  3. Ускоренный импорт библиотек
  4. Работа с argparse
  5. Работа с SQLite в Python
  6. Функция print() — вывод информации
  7. Работа с defaultdictами в Python
  8. Метод lt для сортировки объектов
  9. Python Ellipsis использование
  10. Ускорение обработки данных с %autoawait
  11. Описание скриптов в README
  12. Названия столбцов в Python таблицах
  13. Получение комбинаций в Python
  14. Деление в Python
  15. Python enumerate() использование
  16. Работа с файлами в Python
  17. Подсчет частоты элементов с Counter
  18. Python: изменяемые и неизменяемые коллекции
  19. Методы Python для работы с данными
  20. Нахождение разницы между списками в Python
  21. Преобразование чисел в слова
  22. Добавление элементов в список
  23. Генераторы и сеты в Python
  24. Вложенные функции в Python
  25. Форматирование вывода с F-строками
  26. Возврат нескольких значений
  27. Python и Монти Пайтон
  28. Атрибуты класса и экземпляра
  29. Проверка файла .py на синтаксис.
  30. Вывод баннеров
  31. Рекурсия для обращения строки
  32. Группы исключений в Python
  33. Функции в Python
  34. Именование столбцов в Python с pandas
  35. Подсчет элементов в Python
  36. Основы работы со строками в Python
  37. Умножение строк и списков
  38. Сравнение строк в Python
  39. Частичное совпадение пользовательского ввода в Python 3.10
  40. Метод index() в Python
  41. Лямбда-функции в Python
  42. Работа с itertools
  43. Работа с модулем random
  44. Роль запятой в Python
  45. EMOT преобразование эмодзи в текст
  46. Удаление дубликатов из списка
  47. Локальные переменные.
  48. Разница между датами
  49. Перегрузка операторов в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний