如何更改矩陣中的特定元素以匹配另一個矩陣？-有解無憂

我正在撰寫一個程式，讓我創建一個從另一個矩陣“A”編輯的矩陣“B”。兩個矩陣都具有相同的大小，我只是希望對于矩陣 'A' 包含 1 的每個位置，矩陣 'B' 在該位置也包含 1。例如：

if __name__ == '__main__':
    mat_A = [[0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]]
    R = len(mat_A)
    C = len(mat_A[1])
    mat_B = [[0]*C]*R                   #Initialise matrix B to be the same size as A

    for i in range (R):
        for j in range (C):
            if mat_A[i][j] == 1:
                mat_B[i][j] = 1
            print(mat_B)

但是，在這種情況下，它會向我列印如下輸出：

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

Process finished with exit code 0

這告訴我代碼正在查找 mat_A[i][j] = 1 的實體，然后一起更改整個 mat_B。它不應該只影響'B'中的特定位置而不是全部嗎？

感謝您的幫助。

ps 上面只是我寫的一個很簡單的例子，嘗試除錯。if 回圈中有多個復雜的步驟。

uj5u.com熱心網友回復：

線

mat_B = [[0]*C]*R

創建一個長度串列，R其中每個元素都是由零組成的相同串列。如果您更改的子串列之一mat_B，則會將它們全部更改，因為它們都是相同的串列。您可以修復此問題，例如，如下所示：

mat_B =  [[0]*C for i in range(R)]

之后，您的代碼應該可以正常作業。

作為旁注，使用 numpy 陣列更容易完成此類操作：

import numpy as np 

mat_A = np.array([[1, 2, 3], [0, 1, 7], [3, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 2, 4]]) 
mat_B = np.zeros_like(mat_A)
mat_B[mat_A == 1] = 1

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標籤：Python 数组矩阵

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