如何在python中创建非常大的二维矩阵？

我需要一个具有50000行和50000列的二维矩阵，每个元素的值设置为0，同时便于内存

我试过这个：

value = 5
a = [0] * value
b = [a] * value
b[2][3] = 5
print b

这让我

[[0, 0, 0, 5, 0], [0, 0, 0, 5, 0], [0, 0, 0, 5, 0], [0, 0, 0, 5, 0], [0, 0, 0, 5, 0]]

---

我知道列表b只是对列表a的5次引用。有没有办法创建此矩阵，以便修改一个元素不会影响其他元素？

对于一个元素来说效率很低，但您可以使用：

>>> mat = [[0 for x in range(2)] for x in range(3)]
>>> mat
[[0, 0], [0, 0], [0, 0]]

---

（考虑改用）

这对a来说效率很低，但您可以使用：

>>> mat = [[0 for x in range(2)] for x in range(3)]
>>> mat
[[0, 0], [0, 0], [0, 0]]

---

（考虑改用）

如果要使用

numpy

有一个内置方法：

>>> np.zeros((10,10))
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.,  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.],
       [ 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.,  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.]])

如果不是的话，你可以使用列表理解，尽管它会很慢

[[0 for r in range(10)] for c in range(10)] 

---

请注意，有更有效的方法来存储稀疏矩阵，例如使用scipy。

如果要使用

numpy

有一种内置方法：

>>> np.zeros((10,10))
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.,  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.],
       [ 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.,  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.]])

如果不是的话，你可以使用列表理解，尽管它会很慢

[[0 for r in range(10)] for c in range(10)] 

请注意，有更有效的方法来存储稀疏矩阵，例如使用scipy。

我的解决方案：

value = 5
b = [[0 for x in range(value)] for y in range(value)]
b[2][3] = 5
print( b)

结果:

[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 5, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]

我的解决方案：

value = 5
b = [[0 for x in range(value)] for y in range(value)]
b[2][3] = 5
print( b)

结果:

[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 5, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]

---

您不希望在二维数组中存储稀疏矩阵。占用太多内存。你能安装SciPy吗

scipy.sparse

提供了所有标准稀疏矩阵格式的高效实现，比您自己编写的任何格式都要好。@user2357112我安装了scipy。您能告诉我如何使用scipy.sparse创建5000X5000矩阵吗？我可以通过索引更改矩阵的值吗？@Karthik:

scipy.sparse.property_type（（50005000））

。您可以将值指定给矩阵的单元格，不过您应该知道哪些稀疏矩阵表示最适合于哪些操作

coo_matrix

适用于增量更新。@user2357112非常感谢。您不想在2d数组中存储稀疏矩阵。占用太多内存。你能安装SciPy吗

scipy.sparse

提供了所有标准稀疏矩阵格式的高效实现，比您自己编写的任何格式都要好。@user2357112我安装了scipy。您能告诉我如何使用scipy.sparse创建5000X5000矩阵吗？我可以通过索引更改矩阵的值吗？@Karthik:

scipy.sparse.property_type（（50005000））

。您可以将值指定给矩阵的单元格，不过您应该知道哪些稀疏矩阵表示最适合于哪些操作

coo_matrix

适用于增量更新。@user2357112非常感谢。