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遍歷Python嵌套列表可以使用多個(gè)for循環(huán)或遞歸方法。
Python中的嵌套列表是指一個(gè)列表中的元素也是列表，即列表的列表，這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在處理多維數(shù)據(jù)時(shí)非常方便，例如二維數(shù)組、矩陣等，本文將詳細(xì)介紹Python嵌套列表的使用方法和相關(guān)操作。
創(chuàng)建嵌套列表
創(chuàng)建嵌套列表的方法很簡(jiǎn)單，只需在列表中添加其他列表作為元素即可。
nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
這樣就創(chuàng)建了一個(gè)3×3的二維列表。
訪問(wèn)嵌套列表元素
要訪問(wèn)嵌套列表中的元素，需要使用兩個(gè)索引，第一個(gè)索引表示外層列表的位置，第二個(gè)索引表示內(nèi)層列表的位置。
print(nested_list[0][1]) 輸出2，因?yàn)閚ested_list[0]是[1, 2, 3]，[1, 2, 3][1]是2
修改嵌套列表元素
要修改嵌套列表中的元素，同樣需要使用兩個(gè)索引。
nested_list[1][2] = 10 print(nested_list) 輸出[[1, 2, 3], [4, 5, 10], [7, 8, 9]]
遍歷嵌套列表
遍歷嵌套列表可以使用兩層循環(huán)，外層循環(huán)遍歷外層列表，內(nèi)層循環(huán)遍歷內(nèi)層列表。
for sublist in nested_list:
for item in sublist:
print(item, end=' ')
print()
輸出：
1 2 3 4 5 10 7 8 9
二維列表與矩陣運(yùn)算
Python的嵌套列表可以用來(lái)表示二維矩陣，因此可以進(jìn)行矩陣運(yùn)算，計(jì)算兩個(gè)矩陣的和：
matrix1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] matrix2 = [[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]] result = [[matrix1[i][j] + matrix2[i][j] for j in range(len(matrix1[0]))] for i in range(len(matrix1))] print(result) 輸出[[10, 10, 10], [10, 10, 10], [10, 10, 10]]
相關(guān)問(wèn)題與解答
1、如何將一個(gè)一維列表轉(zhuǎn)換為二維列表（嵌套列表）？
答：可以使用列表推導(dǎo)式將一維列表轉(zhuǎn)換為二維列表，將一個(gè)長(zhǎng)度為9的一維列表轉(zhuǎn)換為3×3的二維列表：
one_dim_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] two_dim_list = [[one_dim_list[i * 3 + j] for j in range(3)] for i in range(3)] print(two_dim_list) 輸出[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
2、如何將一個(gè)嵌套列表展平為一維列表？
答：可以使用兩層循環(huán)或列表推導(dǎo)式將嵌套列表展平為一維列表。
nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] flat_list = [item for sublist in nested_list for item in sublist] print(flat_list) 輸出[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
3、如何計(jì)算嵌套列表中所有元素的和？
答：可以使用兩層循環(huán)或列表推導(dǎo)式計(jì)算嵌套列表中所有元素的和。
nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] total = sum(sum(sublist) for sublist in nested_list) print(total) 輸出45
4、如何使用嵌套列表表示三維矩陣？
答：在Python中，可以使用嵌套的嵌套列表來(lái)表示三維矩陣。
three_dim_matrix = [[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]], [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]] print(three_dim_matrix[0][1][2]) 輸出6，因?yàn)閠hree_dim_matrix[0]是[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]，[4, 5, 6][1]是5，[4, 5, 6][1][2]是6
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