Python 如何定义二维数组？

我想定义一个没有初始化长度的二维数组，如下所示：

Matrix = [][]

data=[]
for l in infile:
    l = split(',')
    data.append(l)

import numpy as np
mm = np.matrix([])

mm = np.append(mm, [[1,2]], axis=1)

但它不起作用

我尝试了下面的代码，但它也是错误的：

Matrix = [5][5]

错误：

# 2D array/ matrix

# 5 rows, 5 cols
rows_count = 5
cols_count = 5

# create
#     creation looks reverse
#     create an array of "cols_count" cols, for each of the "rows_count" rows
#        all elements are initialized to 0
two_d_array = [[0 for j in range(cols_count)] for i in range(rows_count)]

# index is from 0 to 4
#     for both rows & cols
#     since 5 rows, 5 cols

# use
two_d_array[0][0] = 1
print two_d_array[0][0]  # prints 1   # 1st row, 1st col (top-left element of matrix)

two_d_array[1][0] = 2
print two_d_array[1][0]  # prints 2   # 2nd row, 1st col

two_d_array[1][4] = 3
print two_d_array[1][4]  # prints 3   # 2nd row, last col

two_d_array[4][4] = 4
print two_d_array[4][4]  # prints 4   # last row, last col (right, bottom element of matrix)

---

我的错误是什么？

从技术上讲，您试图为未初始化的数组编制索引。在添加项目之前，必须首先使用列表初始化外部列表；Python称之为 “列表理解”

现在可以将项目添加到列表中： 请注意，矩阵是“y”地址主键，换句话说，“y索引”位于“x索引”之前

---

尽管您可以随意命名它们，但我这样看是为了避免索引中可能出现的一些混乱，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。

如果您想要创建一个空矩阵，正确的语法是

matrix = [[]]

如果你想生成一个大小为5，填充0的矩阵

matrix = [[0 for i in xrange(5)] for i in xrange(5)]

---

您应该列出一个列表，最好的方法是使用嵌套理解：

>>> matrix = [[0 for i in range(5)] for j in range(5)]
>>> pprint.pprint(matrix)
[[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]]

在您的

[5][5]

示例中，您正在创建一个包含整数“5”的列表，并尝试访问其第5项，这自然会引发索引器，因为没有第5项：

>>> l = [5]
>>> l[5]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

>l=[5]
>>>l[5]
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
索引器：列表索引超出范围

在Python中，您将创建一个列表列表。您不必提前声明维度，但可以。例如：

matrix = []
matrix.append([])
matrix.append([])
matrix[0].append(2)
matrix[1].append(3)

>>> matrix = 5*[5*[0]]
>>> matrix
[[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]]
>>> matrix[4][4] = 2
>>> matrix
[[0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2]]

现在矩阵[0][0]==2和矩阵[1][0]==3。您还可以使用列表理解语法。本例使用它两次构建“二维列表”：

来自itertools导入计数，takewhile
矩阵=[[i表示takewhile中的i（λj:j<（k+1）*10，计数（k*10））]表示范围（10）中的k]

如果你真的想要一个矩阵，最好使用

numpy

。

numpy

中的矩阵运算通常使用二维数组类型。创建新阵列的方法有很多；最有用的函数之一是

zeros

函数，它接受一个形状参数并返回一个给定形状的数组，其值初始化为零：

>>> 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.]])

以下是创建二维阵列和矩阵的一些其他方法（为了紧凑性而删除输出）：

---

numpy

也提供了一个

矩阵

类型，但它可用于任何用途，将来可能会从

numpy

中删除。

以下是一个用于初始化列表的较短符号：

matrix = [[0]*5 for i in range(5)]

不幸的是，将其缩短为类似于

5*[5*[0]]

的内容实际上不起作用，因为您最终会得到同一列表的5个副本，因此当您修改其中一个副本时，它们都会发生更改，例如：

matrix = []
matrix.append([])
matrix.append([])
matrix[0].append(2)
matrix[1].append(3)

>>> matrix = 5*[5*[0]]
>>> matrix
[[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]]
>>> matrix[4][4] = 2
>>> matrix
[[0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2]]

---

我在逗号分隔的文件中读到如下内容：

Matrix = [][]

data=[]
for l in infile:
    l = split(',')
    data.append(l)

import numpy as np
mm = np.matrix([])

mm = np.append(mm, [[1,2]], axis=1)

---

然后，列表“数据”是一个列表，其中包含索引数据[row][col]

以声明零（1）矩阵：

e、 g

或 整数（（x，y）） e、 g

甚至三维也是可能的。 （请参见-->多维数组）

---

请注意这个简短的表达式，请参见@F.J答案中的完整解释

我正在编写我的第一个Python脚本，我对方形矩阵示例有点困惑，因此我希望下面的示例将帮助您节省一些时间：

 # Creates a 2 x 5 matrix
 Matrix = [[0 for y in xrange(5)] for x in xrange(2)]

所以

Matrix[1][4] = 2 # Valid
Matrix[4][1] = 3 # IndexError: list index out of range

---

如果您只需要一个二维容器来容纳某些元素，则可以方便地使用字典：

Matrix = {}

然后你可以做：

Matrix[1,2] = 15
print Matrix[1,2]

这是因为

1,2

是一个元组，您将它用作索引字典的键。结果类似于哑稀疏矩阵

正如osa和Josap Valls所指出的，您还可以使用

Matrix=collections.defaultdict（lambda:0）

，以便缺少的元素具有默认值

0

Vatsal进一步指出，这种方法对于大型矩阵可能不是很有效，应该只用于代码的非性能关键部分。

使用：

matrix = [[0]*5 for i in range(5)]

import copy

def ndlist(*args, init=0):
    dp = init
    for x in reversed(args):
        dp = [copy.deepcopy(dp) for _ in range(x)]
    return dp

l = ndlist(1,2,3,4) # 4 dimensional list initialized with 0's
l[0][1][2][3] = 1

第一个维度的*5起作用，因为在这个级别上，数据是不可变的。

使用：

matrix = [[0]*5 for i in range(5)]

import copy

def ndlist(*args, init=0):
    dp = init
    for x in reversed(args):
        dp = [copy.deepcopy(dp) for _ in range(x)]
    return dp

l = ndlist(1,2,3,4) # 4 dimensional list initialized with 0's
l[0][1][2][3] = 1

---

我确实认为NumPy是一条路要走。如果您不想使用NumPy，以上是一个通用的方法。

公认的答案是正确的，但我花了一段时间才明白，我也可以使用它创建一个完全空的数组

l =  [[] for _ in range(3)]

导致

[[], [], []]

---

为便于阅读而重写：

# 2D array/ matrix

# 5 rows, 5 cols
rows_count = 5
cols_count = 5

# create
#     creation looks reverse
#     create an array of "cols_count" cols, for each of the "rows_count" rows
#        all elements are initialized to 0
two_d_array = [[0 for j in range(cols_count)] for i in range(rows_count)]

# index is from 0 to 4
#     for both rows & cols
#     since 5 rows, 5 cols

# use
two_d_array[0][0] = 1
print two_d_array[0][0]  # prints 1   # 1st row, 1st col (top-left element of matrix)

two_d_array[1][0] = 2
print two_d_array[1][0]  # prints 2   # 2nd row, 1st col

two_d_array[1][4] = 3
print two_d_array[1][4]  # prints 3   # 2nd row, last col

two_d_array[4][4] = 4
print two_d_array[4][4]  # prints 4   # last row, last col (right, bottom element of matrix)

---

如果您希望能够将其视为2D数组，而不是被迫按照列表列表进行思考（我认为这更自然），您可以执行以下操作：

import numpy
Nx=3; Ny=4
my2Dlist= numpy.zeros((Nx,Ny)).tolist()

结果是一个列表（不是NumPy数组），您可以用数字、字符串等覆盖各个位置。

这就是字典的目的！

---

您可以通过两种方式定义键和值：

matrix[0,0] = value

或

结果:

   [ value,  value,  value,  value,  value],
   [ value,  value,  value,  value,  value],
   ...

---

如果开始之前没有大小信息，请创建两个一维列表

list 1: To store rows
list 2: Actual two-dimensional matrix

将整行存储在第一个列表中。完成后，将列表1追加到列表2中：

from random import randint

coordinates=[]
temp=[]
points=int(raw_input("Enter No Of Coordinates >"))
for i in range(0,points):
    randomx=randint(0,1000)
    randomy=randint(0,1000)
    temp=[]
    temp.append(randomx)
    temp.append(randomy)
    coordinates.append(temp)

print coordinates

输出：

Enter No Of Coordinates >4
[[522, 96], [378, 276], [349, 741], [238, 439]]

---

使用NumPy可以如下方式初始化空矩阵：

Matrix = [][]

data=[]
for l in infile:
    l = split(',')
    data.append(l)

import numpy as np
mm = np.matrix([])

mm = np.append(mm, [[1,2]], axis=1)

然后像这样附加数据：

Matrix = [][]

data=[]
for l in infile:
    l = split(',')
    data.append(l)

import numpy as np
mm = np.matrix([])

mm = np.append(mm, [[1,2]], axis=1)

使用列表：

matrix_in_python  = [['Roy',80,75,85,90,95],['John',75,80,75,85,100],['Dave',80,80,80,90,95]]

通过使用dict： 您还可以将此信息存储在哈希表中，以便像

matrix = { '1':[0,0] , '2':[0,1],'3':[0,2],'4' : [1,0],'5':[1,1],'6':[1,2],'7':[2,0],'8':[2,1],'9':[2,2]};

矩阵['1']将在O（1）时间内给出结果

---

*nb：您需要处理哈希表中的冲突

这就是我通常在python中创建2D数组的方式

col = 3
row = 4
array = [[0] * col for _ in range(row)]

我发现与在列表理解中使用两个for循环相比，这种语法更容易记住

# 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)] 

rows = int(input())
cols = int(input())

matrix = []
for i in range(rows):
  row = []
  for j in range(cols):
    row.append(0)
  matrix.append(row)

print(matrix)

为什么这么长的代码，在

Python

中也是如此

很久以前，当我对Python感到不舒服时，我看到了编写2D矩阵的单行答案，并告诉自己我不会再在Python中使用2D矩阵。（这一行非常吓人，它没有告诉我Python在做什么。还要注意的是，我不知道这些速记。）

不管怎样，这是一个初学者的代码

[[1], []]

Matrix[1].append(1)

[[], [1]]

# get the input rows and cols
rows = int(input("rows : "))
cols = int(input("Cols : "))

# initialize the list
l=[[0]*cols for i in range(rows)]

# fill some random values in it
for i in range(0,rows):
    for j in range(0,cols):
        l[i][j] = i+j

# print the list
for i in range(0,rows):
    print()
    for j in range(0,cols):
        print(l[i][j],end=" ")