Двумерные списки

Категория

Вложенные коллекции

Уровень

Средний

Связанные темы

Списки, индексы, вложенные циклы, включения

Зачем это знать

Хранить и обрабатывать табличные данные

§1Список, элементы которого — списки

matrix = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
]
print(len(matrix))
print(len(matrix[0]))

3
3

Внешний список хранит строки. Число столбцов определяется длиной конкретной строки; Python не требует, чтобы все строки имели одинаковую длину.

§2Доступ через два индекса

matrix[row][column] выполняется слева направо: сначала выбирается список-строка, затем значение внутри него.

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(matrix[1])
print(matrix[1][2])

[4, 5, 6]
6

Порядок индексов легко перепутать, и схема помогает его закрепить: первый спускается по строкам, второй идёт по столбцам внутри выбранной строки. Строка — это самостоятельный список, поэтому matrix[1] и есть полноценное значение, а не «половина обращения».

§3Перебор значений

Внешний цикл получает строки, внутренний — значения выбранной строки.

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
for row in matrix:
    for value in row:
        print(value, end=" ")
    print()

1 2 3
4 5 6

§4Перебор по индексам

Индексы нужны, если важно изменить ячейки или узнать их координаты. Длина внутреннего range() берётся у текущей строки.

matrix = [[10, 20], [30, 40]]
for row_index in range(len(matrix)):
    for column_index in range(len(matrix[row_index])):
        print(row_index, column_index, matrix[row_index][column_index])

§5Создание матрицы

Цикл создаёт новый список для каждой строки. Включение записывает ту же схему компактнее.

rows = 2
columns = 3

through_loop = []
for _ in range(rows):
    through_loop.append([0] * columns)

through_comp = [[0] * columns for _ in range(rows)]
print(through_loop)
print(through_comp)

[[0, 0, 0], [0, 0, 0]]
[[0, 0, 0], [0, 0, 0]]

§6Почему [[0] * columns] * rows опасно

Умножение внешнего списка повторяет одну и ту же внутреннюю строку. Поэтому изменение одной ячейки проявляется во всех строках.

wrong = [[0] * 3] * 3
wrong[0][0] = 1

correct = [[0] * 3 for _ in range(3)]
correct[0][0] = 1

print(wrong)
print(correct)

[[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]]
[[1, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

§7Изменение структуры

matrix = [[1, 2], [3, 4]]
matrix[1][1] = 40
matrix.append([5, 6])
del matrix[0]
print(matrix)

[[3, 40], [5, 6]]

§8Срезы двумерного списка

Срез внешнего списка выбирает целые строки. Срез одной строки выбирает столбцы только в этой строке.

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(matrix[:2])
print(matrix[1][1:])

[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
[5, 6]

§9Поверхностная и глубокая копия

matrix.copy() создаёт новый внешний список, но внутренние строки остаются общими. Для полной независимости всех уровней применяется copy.deepcopy().

import copy

matrix = [[1, 2], [3, 4]]
cloned = copy.deepcopy(matrix)
cloned[0][0] = 100
print(matrix)
print(cloned)

[[1, 2], [3, 4]]
[[100, 2], [3, 4]]

§10Три и больше измерений

Каждый дополнительный уровень списка добавляет индекс: cube[layer][row][column]. Используйте такую структуру только когда смысл каждого уровня понятен.

cube = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]
print(cube[1][0][1])

6

§11Где применяются двумерные списки

• таблицы и небольшие матрицы;
• игровые поля и карты;
• пиксели небольшого изображения;
• строки табличного файла;
• расписания и сетки значений.

Для крупных числовых матриц и векторных операций обычно выбирают специализированную библиотеку вроде NumPy; обычный список остаётся удобным универсальным контейнером.

§12Частые ошибки

§13Проверьте себя

§14Шпаргалка

Итог главы

Двумерный список хранит списки-строки. Доступ к ячейке требует двух последовательных индексов, а полный перебор — двух циклов. Каждую строку при создании нужно формировать отдельно; для полной копии вложенной структуры используется глубокое копирование.