добавить один и тот же элемент в несколько подписок в python

У меня есть список таких списков:

L=[[[1,2,3],[4,5]],[[6,7,8,9],[10]]]

Я хочу добавить целое число 11 в подсубъекты 1 и 3. Я могу сделать что-то вроде:

 L[0][2].append(11) L[1][2].append(11)

Есть ли более простой способ сделать это в Python?

Потому что в моем случае, скажем, у меня есть список со 100 подсписками, и у этих подписок есть 100 подсписок (сопоставимых с (100,100) -матрицей), и я хочу добавить значение к подспискам от nb 50 до 75 подписок от nb 10-20.

Поэтому сейчас я делаю что-то вроде:

 for i in range(10,21): for j in range(50,76): L[i][j].append(value)

Есть ли более эффективный способ? Как и с массивами numpy, мы можем сделать

 L=[10..21,50..76]=value

One Solution collect form web for “добавить один и тот же элемент в несколько подписок в python”

как использовать массивы numpy в этом случае, так как L [i] [j] .size изменяется с i и j. Можно ли использовать в этом случае массивы?

Да, но dtype – object в таком случае.

 L=[[[1,2,3],[4,5]],[[6,7,8,9],[10]]] L=np.array(L) # L is a ndarray of list # array([[[1, 2, 3], [4, 5]], [[6, 7, 8, 9], [10]]], dtype=object) value=100 for i in L[0:1,0:2].flatten(): i.append(value) # array([[[1, 2, 3, 100], [4, 5, 100]], [[6, 7, 8, 9], [10]]], dtype=object)

В этом примере L представляет собой numpy.ndarray объектов list python.

 type(L) # <type 'numpy.ndarray'> type(L[0,0]) # <type 'list'> , type(L) # <type 'numpy.ndarray'> type(L[0,0]) # <type 'list'>

Арифметическая операция на зубчатом массиве

Можно выполнить эффективную арифметическую операцию на неровном массиве, таком как L используя numpy.

 marr = np.vectorize(np.array,otypes=[np.ndarray]) L=[[[1,2,3],[4,5]],[[6,7,8,9],[10]]] L=marr(L) # L is a ndarray of ndarray L+L # array([[array([2, 4, 6]), array([ 8, 10])],[array([12, 14, 16, 18]), array([20])]], dtype=object)