Как скопировать один элемент списка по ссылке, а не по значению?
Допустим, у нас есть 2D-массив foo_arr:
foo_arr = [[None, None, None, None],
[None, None, None, None],
[None, None, None, None],
[None, None, None, None]]
Теперь я хочу иметь доступ к 2D-массиву как из его строк, так и из его столбцов. Например, я могу просто сделать row_0 = foo_arr[0], и любые изменения в foo_arr[0] будут отражены в row_0; то есть если мы сделаем это:
row_0 = foo_arr[0]
foo_arr[0][0] = (0, 0)
# row_0 == [(0, 0), None, None, None]
Я также хочу иметь возможность делать это со столбцами. Например, я хочу что-то вроде column_0 = [foo_arr[0][0], foo_arr[1][0], foo_arr[2][0], foo_arr[3][0]], и когда я меняю foo_arr (или column_0), каждый из них должен видеть. Иллюстрация желаемого поведения:
column_0 = [foo_arr[i][0] for i in range(4)]
foo_arr[0][0] = (0, 0)
foo_arr[1][0] = (0, 1)
# Desired: column_0 == [(0, 0), (0, 1), None, None]
# Actual: column_0 == [None, None, None, None]
По сути, я бы хотел, чтобы это было написано на C:
int** foo_arr = malloc(sizeof(int*)*4);
for(int i=0; i<4; i++) {
foo_arr[i] = malloc(sizeof(int)*4);
for(int j=0; j<4; j++) {
foo_arr[i][j] = -1; /* Using -1 here to represent None */
}
}
int* row_0 = foo_arr[0];
int** column_0 = malloc(sizeof(int)*4);
for(int i=0; i<4; i++) {
column_0[i] = &foo_arr[i][0]; /* Yes, technically the same as just doing foo_arr[i] for column 0 */
}
/* Changing the 2D array: */
foo_arr[0][0] = 0;
foo_arr[1][0] = 4;
foo_arr[2][0] = 8;
/* We should have:
*column_0[0] == 0;
*column_0[1] == 4;
*column_0[2] == 8; */
Можно ли получить такое поведение в Python? Есть ли у numpy или других пакетов такое поведение? edit: я бы не хотел писать функцию-оболочку, которая просто извлекает столбец. Если я обрабатываю столбцы много раз, я не хочу генерировать новый список, представляющий столбец, каждый раз, когда я хочу работать со столбцами.
Ответы 3
Итак, у вас есть очень сложный код, но все, что вам действительно нужно, это массив numpy:
import numpy as np
# foo_arr = np.array(
# [
# [None, None, None, None],
# [None, None, None, None],
# [None, None, None, None],
# [None, None, None, None]
# ]
# )
# or better:
foo_arr = np.empty((4, 4), dtype=object)
row_0 = foo_arr[0, :]
col_0 = foo_arr[:, 0]
foo_arr[1, 0] = (0, 0)
print(row_0, col_0)
Я не думаю, что есть прямой способ сделать это со списками 2D+. Но с numpy это тривиально:
foo_lst = [[None, None, None, None],
[None, None, None, None],
[None, None, None, None],
[None, None, None, None]]
foo_arr = np.array(foo_lst, dtype=object)
foo_arr[:, 0] = np.arange(4)
Результат:
array([[0, None, None, None],
[1, None, None, None],
[2, None, None, None],
[3, None, None, None]], dtype=object)
Если вы в основном будете иметь дело со столбцами list, вы можете рассмотреть возможность транспонирования:
lst2d = [[...], [...], ...]
lst2d_t = [list(col) for col in zip(*lst2d)]
# index the ith "column" like so: lst2d_t[col_no]
Но numpy предпочтительнее на данный момент.
Вы можете создать тип, который знает, где искать изменения:
class ListRef:
def __init__(self, collection, index):
self.collection = collection
self.index = index
def get(self):
return self.collection[self.index]
def __repr__(self):
return str(self.get())
foo_arr = [[None, None, None, None],
[None, None, None, None],
[None, None, None, None],
[None, None, None, None]]
column_0 = [ListRef(foo_arr[i], 0) for i in range(4)]
print(column_0)
foo_arr[0][0] = (0, 0)
foo_arr[1][0] = (0, 1)
print(column_0)
Выход:
[None, None, None, None]
[(0, 0), (0, 1), None, None]