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. Работа с файловой системой в Python
  2. Инициализация переменных
  3. Добавление кнопки в tkinter
  4. Сортировка данных с лямбда-функциями
  5. Модуль xkcd: загрузка комиксов
  6. Метод join() для объединения элементов строки
  7. Передача аргументов через **arguments
  8. Динамическая типизация в Python
  9. Удаление дубликатов с помощью множеств
  10. Секреты Python
  11. Участие в LP стейкинге Waves
  12. Метод ior для битовых операций
  13. Регулярные выражения: метод match
  14. Генерация случайных чисел в Python
  15. Форматирование данных с помощью pprint
  16. Обезопасьте ввод данных
  17. Обработка исключений с блоком else
  18. Получение ID текущего процесса
  19. Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
  20. Команда %dhist — список посещенных каталогов
  21. Печать комбинаций в Python с Itertools
  22. Работа со строками в Python
  23. Назначение максимального и минимального значения переменной в Python.
  24. Установка и использование Virtualenv
  25. Создание Radio кнопок в tkinter
  26. Форматирование строк в Python
  27. Взаимодействие с sys
  28. Основные методы NumPy
  29. Python OrderedDict и fromkeys() — работа с словарями
  30. PEP-401: оператор
  31. Возвращение нескольких значений через кортеж или класс
  32. Подписка на SelectelNews в Twitter
  33. Распаковка элементов последовательности
  34. Python: библиотеки и функции
  35. Работа с переменными в Python
  36. Обработка ошибок в Python
  37. Beautiful Soup — извлечение данных из HTML
  38. Проверка версии Python
  39. Python groupby() из itertools: работа с повторяющимися элементами
  40. Приоритет операций в Python
  41. Combobox в Tkinter
  42. Функция map() в Python
  43. Поиск повторов в списке
  44. Функции классификации комплексных чисел
  45. Извлечение аудио из видео
  46. Повторение элементов списков

Marketello читают маркетологи из крутых компаний