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. Множества и frozenset
  2. Работа с модулем random
  3. Вложенные функции в Python
  4. Циклы в Python
  5. Лямбда-функции в defaultdict
  6. Экспорт функций в Python
  7. Тест скорости набора текста на Python
  8. *args и **kwargs в Python
  9. Howdoi — получение ответов из терминала
  10. Сравнение def и lambda в Python
  11. Методы list в Python
  12. Генерация QR-кодов с Python
  13. Команда %dhist — список посещенных каталогов
  14. Замеры производительности в Python
  15. Передача параметров в Python
  16. Оптимизация создания строк
  17. enumerate() в Python для работы с индексами
  18. Применение промокода в Много лосося
  19. Импорт и использование модулей в Python
  20. Работа с очередями в Python
  21. Логирование с Logzero
  22. Транспонирование матрицы
  23. Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
  24. Построение графиков в Matplotlib
  25. Генерация случайных чисел в Python
  26. Измерение потребления памяти при сортировке
  27. Конкатенация строк с методом join()
  28. Метод getitem для доступа к элементам последовательности
  29. Расчет времени выполнения кода
  30. Импорт объектов из модулей
  31. Управление User-Agent в Python
  32. Создание Telegram-бота на Python
  33. Возврат значений из генератора
  34. Генерация чисел с range()
  35. Генераторы в Python
  36. Срезы в Python
  37. Оптимизация методов в Python 3.7
  38. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  39. Python и Монти Пайтон
  40. Автоматизация скриптов на AWS Lightsail.
  41. Замена текста с re.sub()
  42. Решение переменной Шредингера
  43. Анонимные функции в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний