Python：创建n个列表的最快方法

Question

我在想怎么最好地创建一个空列表的列表：

[[],[],[]...]

因为Python处理内存中的列表的方式，这种方法是行不通的：

[[]]*n

这个方法确实会创建 [[],[],...]，但每个元素都是同一个列表：

d = [[]]*n
d[0].append(1)
#[[1],[1],...]

像列表推导式这样的方式是可以的：

d = [[] for x in xrange(0,n)]

但是这会使用Python虚拟机来循环。有没有办法利用隐式循环（因为它是用C语言写的）呢？

d = []
map(lambda n: d.append([]),xrange(0,10))

其实这样做会更慢。 :(

Answer 1

这里有两种方法，一种简单易懂（概念性），另一种更正式，可以在多种情况下使用，都是在读取数据集之后的。

方法一：概念性

X2=[]
X1=[1,2,3]
X2.append(X1)
X3=[4,5,6]
X2.append(X3)
X2 thus has [[1,2,3],[4,5,6]] ie a list of lists. 

方法二：正式且可扩展

另一种优雅的方式是将一个列表存储为不同数字的列表的列表——这个列表是从一个文件中读取的。（这里的文件包含数据集 train）

Train 是一个数据集，假设有 50 行和 20 列。也就是说，Train[0] 给我的是 CSV 文件的第一行，train[1] 给我的是第二行，以此类推。我想把这 50 行的数据集分成一个列表，除了第 0 列，因为那是我这里要解释的变量，所以必须从原始的 train 数据集中去掉，然后把每一行的列表一个接一个地放在一起——也就是一个列表的列表。下面是实现这个功能的代码。

注意，我在内层循环中从 "1" 开始读取，因为我只对解释变量感兴趣。而且在另一个循环中我重新初始化 X1=[]，否则 X2.append([0:(len(train[0])-1)]) 会不断覆盖 X1——这样做也更节省内存。

X2=[]
for j in range(0,len(train)):
    X1=[]
    for k in range(1,len(train[0])):
        txt2=train[j][k]
        X1.append(txt2)
    X2.append(X1[0:(len(train[0])-1)])

Answer 2

列表推导式的实现其实比用显式循环要高效得多（你可以查看这个例子中dis的输出）。而使用map的方式在每次循环时都需要调用一个不透明的可调用对象，这样会带来相当大的开销。

不管怎样，[[] for _dummy in xrange(n)]是正确的做法，其他一些方法之间的微小（如果有的话）速度差异其实并不重要。除非你大部分时间都在做这个——但如果是这样的话，你应该先优化你的算法。你多久会创建一次这些列表呢？

Answer 3

可能唯一一种比

d = [[] for x in xrange(n)]

稍微快一点的方法是

from itertools import repeat
d = [[] for i in repeat(None, n)]

这样做的好处是，它在每次循环时不需要创建一个新的 int 对象，所以在我的机器上大约快了15%。

补充说明：如果使用NumPy，你可以通过

d = numpy.empty((n, 0)).tolist()

来避免使用Python的循环，但实际上这比列表推导式慢了2.5倍。