Python中[[0]*9]*9初始化矩阵的运行原理及问题解析

你的猜测完全正确：[[0]*9]*9生成的外层列表中，所有行元素都指向同一个内层列表实例，因此修改任意一行的元素会同步反映在所有行上。 #

Python序列乘法的核心规则 #

对Python内置序列（列表、元组等）使用*做重复操作时，解释器不会递归复制序列中存储的元素本身，只会重复存储元素的内存引用，重复多少次就往新序列里放多少个指向同一个原元素的引用。

为什么[0]*9不会出现同类问题 #

[0]*9里重复存储的是整数0的引用，而整数是不可变类型：

• 你修改列表某个位置的值时，本质是给该索引位置重新绑定了一个新的对象引用，不会改动原对象，也不会影响其他位置存储的引用。

对应逻辑示例：

row = [0] * 9
row[0] = 1
# 上面的操作只是把row[0]的引用从指向0改为指向1，其余8个位置依然存着指向0的引用，不会出现值联动

[[0]*9]*9的具体执行逻辑 #

这行代码的执行分两个先后步骤：

1. 先计算内层表达式[0]*9，在内存中创建一个长度为9、全元素为0的列表对象，我们暂称它为single_row。
2. 再计算外层表达式[single_row] * 9：创建一个长度为9的外层列表，里面存的9个元素全是指向single_row的引用，全程没有创建新的内层列表。

因此执行matrix[0][0] = 1时，你修改的是唯一存在的那个single_row的0号元素，而matrix[1]到matrix[8]全指向这同一个single_row，访问matrix[1][0]自然会拿到修改后的值1。

正确初始化独立行矩阵的写法 #

如果需要9个互相独立的行，需要通过推导式每次生成全新的内层列表，不要用乘法重复可变的列表对象：

# 每次循环都会重新执行[0]*9，生成独立的新内层列表
matrix = [[0] * 9 for _ in range(9)]
matrix[0][0] = 1
print(matrix[1][0])  # 输出0，符合预期

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tgb03