Python：创建n个列表的最快方法

所以我想知道如何最好地创建空白列表的列表：

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

由于Python如何处理内存中的列表，因此不起作用：

[[]]*n

这确实会创建，[[],[],...]但是每个元素都是相同的列表：

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

类似于列表理解的作品：

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

但这使用Python VM进行循环。有没有办法使用隐式循环（利用它用C编写）？

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

这实际上要慢一些。:(

可能唯一的方法是比

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

是

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

它不必int每次迭代都创建一个新对象，并且在我的计算机上快15％。

编辑：使用NumPy，可以避免使用Python循环

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

但这实际上比列表理解要慢2.5倍。

实际上，列表推导比显式循环更有效地实现（请参见示例功能的dis输出），并且map每次迭代都必须调用不透明的可调用对象的方式，这会导致相当大的开销开销。

无论如何，[[] for _dummy in xrange(n)]这样做是正确的方法，其他各种方法之间的微小速度差异（如果存在的话）都不重要。当然，除非您花费大部分时间来执行此操作-但在那种情况下，您应该改为使用算法。您多久创建一次这些列表？

这是两种方法，一种是简单易用的（概念上的），另一种是较为正式的，可以在读取数据集后在各种情况下进行扩展。

方法1：概念

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2：正式且可扩展

另一种优雅的方式将列表存储为不同编号的列表的列表-它是从文件中读取的。（这里的文件具有数据集train）Train是一个具有50行20列的数据集。即。Train [0]给我csv文件的第一行，train [1]给我第二行，依此类推。我有兴趣将50个行作为一个列表（第0列除外）分离为一个数据集，这是我在这里解释的变量，因此必须从原始火车数据集中删除，然后按列表放大列表（即列表的列表） 。这是执行此操作的代码。

请注意，由于我只对解释变量感兴趣，因此我正在读取内部循环中的“ 1”。我在另一个循环中重新初始化X1 = []，否则X2.append（[0：（len（train [0]）-1）]）会一遍又一遍地重写X1-除此之外，它还提高了内存效率。

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)])

要创建列表和列表列表，请使用以下语法

     x = [[] for i in range(10)]

这将创建一维列表并将其初始化为[[number]中的放置数，并将列表长度设置为range（length）

• 要创建列表列表，请使用以下语法。

    x = [[[0] for i in range(3)] for i in range(10)]

这将初始化尺寸为10 * 3且值为0的列表的列表

• 访问/操作元素

    x[1][5]=value

所以我做了一些速度比较以获得最快的方法。列表理解确实非常快。接近的唯一方法是避免在构造列表期间执行字节码。我的第一个尝试是以下方法，该方法在原理上似乎更快：

l = [[]]
for _ in range(n): l.extend(map(list,l))

（当然，生成一个长度为2 ** n的列表）对于短列表和长列表（一百万个），根据时间的关系，此构造的速度是列表理解速度的两倍。

我的第二次尝试是使用starmap来为我调用列表构造函数，这是一种构造，它似乎以最快的速度运行列表构造函数，但仍然较慢，但数量很少：

from itertools import starmap
l = list(starmap(list,[()]*(1<<n)))

足够有趣的执行时间表明，最终列表调用使星图解决方案变慢，因为其执行时间几乎完全等于以下速度：

l = list([] for _ in range(1<<n))

当我意识到list（（））也产生一个列表时，我进行了第三次尝试，因此我尝试了一种非常简单的方法：

l = list(map(list, [()]*(1<<n)))

但这比星图调用慢。

结论：对于速度狂：请使用列表理解。仅在需要时调用函数。使用内置函数。