リストのリストが作成できない

Question

＃やりたいこと
LDAモデルを使って文書のカテゴリを分類したいです。
学習データカテゴリとＬＤＡモデル作成によって得られた学習データのトピック分布から
[[トピック0が最大トピックだった学習データのファイル番号一覧],
[トピック1が最大トピックだった学習データのファイル番号一覧],
‥‥‥‥]
といったリスト（のリスト）を作成したいのですが、実装してみた以下のコードでは
このように全て同じ値が入ってしまいます。
（中身は多分、どれか１つのトピックのファイル一覧だと思っているのですが・・・）

a = [[4, 34, 35, 5, 9, 13, 25, 36, 37, 41, 71, 22, 26, 30, 33, 39, 42, 44, 48, 52, 54, 60, 62, 0, 23, 29, 31, 32, 50, 64, 66, 68, 2, 3, 11, 38, 45, 69, 8, 15, 21, 24, 40, 46, 47, 49, 70, 16, 28, 51, 56, 63, 10, 12, 14, 18, 19, 20, 43, 59, 65, 1, 55, 57, 61, 6, 7, 17, 27, 53, 58, 67],
 [4, 34, 35, 5, 9, 13, 25, 36, 37, 41, 71, 22, 26, 30, 33, 39, 42, 44, 48, 52, 54, 60, 62, 0, 23, 29, 31, 32, 50, 64, 66, 68, 2, 3, 11, 38, 45, 69, 8, 15, 21, 24, 40, 46, 47, 49, 70, 16, 28, 51, 56, 63, 10, 12, 14, 18, 19, 20, 43, 59, 65, 1, 55, 57, 61, 6, 7, 17, 27, 53, 58, 67],
 [4, 34, 35, 5, 9, 13, 25, 36, 37, 41, 71, 22, 26, 30, 33, 39, 42, 44, 48, 52, 54, 60, 62, 0, 23, 29, 31, 32, 50, 64, 66, 68, 2, 3, 11, 38, 45, 69, 8, 15, 21, 24, 40, 46, 47, 49, 70, 16, 28, 51, 56, 63, 10, 12, 14, 18, 19, 20, 43, 59, 65, 1, 55, 57, 61, 6, 7, 17, 27, 53, 58, 67],
 [4, 34, 35, 5, 9, 13, 25, 36, 37, 41, 71, 22, 26, 30, 33, 39, 42, 44, 48, 52, 54, 60, 62, 0, 23, 29, 31, 32, 50, 64, 66, 68, 2, 3, 11, 38, 45, 69, 8, 15, 21, 24, 40, 46, 47, 49, 70, 16, 28, 51, 56, 63, 10, 12, 14, 18, 19, 20, 43, 59, 65, 1, 55, 57, 61, 6, 7, 17, 27, 53, 58, 67],
 [4, 34, 35, 5, 9, 13, 25, 36, 37, 41, 71, 22, 26, 30, 33, 39, 42, 44, 48, 52, 54, 60, 62, 0, 23, 29, 31, 32, 50, 64, 66, 68, 2, 3, 11, 38, 45, 69, 8, 15, 21, 24, 40, 46, 47, 49, 70, 16, 28, 51, 56, 63, 10, 12, 14, 18, 19, 20, 43, 59, 65, 1, 55, 57, 61, 6, 7, 17, 27, 53, 58, 67],
 [4, 34, 35, 5, 9, 13, 25, 36, 37, 41, 71, 22, 26, 30, 33, 39, 42, 44, 48, 52, 54, 60, 62, 0, 23, 29, 31, 32, 50, 64, 66, 68, 2, 3, 11, 38, 45, 69, 8, 15, 21, 24, 40, 46, 47, 49, 70, 16, 28, 51, 56, 63, 10, 12, 14, 18, 19, 20, 43, 59, 65, 1, 55, 57, 61, 6, 7, 17, 27, 53, 58, 67],
 [4, 34, 35, 5, 9, 13, 25, 36, 37, 41, 71, 22, 26, 30, 33, 39, 42, 44, 48, 52, 54, 60, 62, 0, 23, 29, 31, 32, 50, 64, 66, 68, 2, 3, 11, 38, 45, 69, 8, 15, 21, 24, 40, 46, 47, 49, 70, 16, 28, 51, 56, 63, 10, 12, 14, 18, 19, 20, 43, 59, 65, 1, 55, 57, 61, 6, 7, 17, 27, 53, 58, 67],
 [4, 34, 35, 5, 9, 13, 25, 36, 37, 41, 71, 22, 26, 30, 33, 39, 42, 44, 48, 52, 54, 60, 62, 0, 23, 29, 31, 32, 50, 64, 66, 68, 2, 3, 11, 38, 45, 69, 8, 15, 21, 24, 40, 46, 47, 49, 70, 16, 28, 51, 56, 63, 10, 12, 14, 18, 19, 20, 43, 59, 65, 1, 55, 57, 61, 6, 7, 17, 27, 53, 58, 67],
 [4, 34, 35, 5, 9, 13, 25, 36, 37, 41, 71, 22, 26, 30, 33, 39, 42, 44, 48, 52, 54, 60, 62, 0, 23, 29, 31, 32, 50, 64, 66, 68, 2, 3, 11, 38, 45, 69, 8, 15, 21, 24, 40, 46, 47, 49, 70, 16, 28, 51, 56, 63, 10, 12, 14, 18, 19, 20, 43, 59, 65, 1, 55, 57, 61, 6, 7, 17, 27, 53, 58, 67],
 [4, 34, 35, 5, 9, 13, 25, 36, 37, 41, 71, 22, 26, 30, 33, 39, 42, 44, 48, 52, 54, 60, 62, 0, 23, 29, 31, 32, 50, 64, 66, 68, 2, 3, 11, 38, 45, 69, 8, 15, 21, 24, 40, 46, 47, 49, 70, 16, 28, 51, 56, 63, 10, 12, 14, 18, 19, 20, 43, 59, 65, 1, 55, 57, 61, 6, 7, 17, 27, 53, 58, 67]]

#トピック数（分類したいカテゴリ数）
topic_num = 10

#学習データのカテゴリ（i番目にi番目のファイルのカテゴリ番号）
category_list = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]

#j番目の学習データのトピック分布(1つ目の要素:トピック番号,2つ目の要素:そのトピックが含まれる比率)
lda[corpus[j]] = [(9, 0.64129082562831607), (2, 0.27027350524020177), (0, 0.036521793080593931), (4, 0.031606224758011427), (8, 0.010817096260453391)]

def vote_topic(topic_num,category_list,lda):
    a = []
    b = []
    for i in range(topic_num):
        for j in range(len(category_list)):
            ret = lda[corpus[j]]
            item = max(ret,key=lambda d:d[1])[0]
            if i == item:
                b.append(j)
        a.append(b)
    return a

こうなってしまう原因と解決策を教えていただきたいです。
恐らく説明不足で伝えきれていないところもあると思うので修正依頼をしていただけると助かります。
###補足情報
今回の質問内でのカテゴリとトピックの違いについてです。
カテゴリ：学習データの入手先のサイトで分類されていたもの（ＳＦ,歴史,恋愛など）
トピック：LDAモデル作成時に自動的に分類されたもの

また、category_list[]とlda[corpus[]]の要素番号は対応していて、
例えばi = 0のとき、
category_list[0]は0番目の学習データのカテゴリ番号
lda[corpus[0]]は0番目の学習データのトピック分布
をそれぞれ表しています。

Answer 1

bを使いまわしているからかと。未確認ですが、以下なら動くかと思います。

def vote_topic(topic_num,category_list,lda):
    a = []
    for i in range(topic_num):
        b = []
        for j in range(len(category_list)):
            ret = lda[corpus[j]]
            item = max(ret,key=lambda d:d[1])[0]
            if i == item:
                b.append(j)
        a.append(b)
    return a

---

端的に言うと、次の挙動が原因です。

>>> a = []
>>> b = []
>>>
>>> b.append(1)
>>> a.append(b)
>>>
>>> b.append(2)
>>> a.append(b)
>>>
>>> print(a)
[[1, 2], [1, 2]]

Pythonで非常によく見る失敗例です。Qiita - Python のリストの扱いで注意すること

Comments

[aoisj]

回答ありがとうございます。
解決できました