如何定义一个二维数组？

Question

我想定义一个没有初始化长度的二维数组，如下所示：

 Matrix = [][]

但这给出了一个错误：

IndexError：列表索引超出范围

原文由 Masoud Abasian 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您在技术上试图索引一个未初始化的数组。在添加项目之前，您必须先用列表初始化外部列表； Python 将此称为“列表理解”。

 # Creates a list containing 5 lists, each of 8 items, all set to 0
w, h = 8, 5
Matrix = [[0 for x in range(w)] for y in range(h)]

#您现在可以将项目添加到列表中：

 Matrix[0][0] = 1
Matrix[6][0] = 3 # error! range...
Matrix[0][6] = 3 # valid

请注意，矩阵主要是“y”地址，换句话说，“y 索引”位于“x 索引”之前。

 print Matrix[0][0] # prints 1
x, y = 0, 6
print Matrix[x][y] # prints 3; be careful with indexing!

尽管您可以随意命名它们，但如果您对内部和外部列表都使用“x”并且想要一个非方形矩阵，我会以这种方式查看它以避免索引可能出现的一些混淆。

原文由 Manny D 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

如果你真的想要一个矩阵，你最好使用 numpy 。 numpy 中的矩阵运算最常使用二维数组类型。创建新数组的方法有很多种；最有用的函数之一是 zeros 函数，它采用形状参数并返回给定形状的数组，并将值初始化为零：

 >>> import numpy
>>> numpy.zeros((5, 5))
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

以下是创建二维数组和矩阵的其他一些方法（为了紧凑而删除了输出）：

 numpy.arange(25).reshape((5, 5))         # create a 1-d range and reshape
numpy.array(range(25)).reshape((5, 5))   # pass a Python range and reshape
numpy.array([5] * 25).reshape((5, 5))    # pass a Python list and reshape
numpy.empty((5, 5))                      # allocate, but don't initialize
numpy.ones((5, 5))                       # initialize with ones

numpy 提供了一个 matrix 类型，但 不再推荐 使用 它，将来可能会从 numpy 中删除。

原文由 senderle 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议