Python 什么是2D阵列支持？

我读到Python实际上不支持2D数组，而是支持数组的数组。我理解数组中的数组，但是支持2D数组意味着什么

在C语言中，通过做一些奇特的数学运算（）可以将2D数组简单地转换为一维数组。有实现实际二维数组的语言吗

---

谢谢你的帮助，我希望我没有写重复的问题；如果是这样，请给我一个链接并关闭我的问题：）

有些语言可以实现2D（或3D等）数组。Fortran就是其中之一。这意味着您可以编写一个数组索引表达式，如

array[x，y]

，该语言将处理数学问题以找到正确的元素

---

此外，它是Python的一个数字扩展，提供了n维数组。

Fortran具有真正的多维数组。在FORTRAN 77案例中讨论它们。

C#具有多维性，但建议不要使用它们，因为锯齿状数组（数组数组的数组）的性能更高。

我猜“支持2D数组”意味着该语言允许您像访问2D数组一样访问数据。在c中，奇特的数学被数组结构隐藏：

char arr[5][5];
char c = arr[2][3];

还有一种方法可以通过指针算法来实现这一点（您可能会将其称为花式数学）

---

实际上，内存是一大块可寻址的数据字节[0,1,2,3,4,5,6…内存末尾]，因此没有2D数组的“本机”概念，某些地方必须将程序员的“第1行第2列”转换为内存中的实际地址。编程语言通常给你一种隐藏翻译的方法。

有人已经提到了

numpy

，OP评论说“这又回到了使用C数组的奇特指针数学”——这完全是一个微不足道的实现细节！由于（普通；-）计算机中的底层内存可以看作是字节（或单词）数组，那么当然任何数据结构都是在该数组（或其切片）的顶部加上“奇特的指针数学”——双端队列、多维数组、二叉树，你可以说，底层实现总是归结为这一点（就像所有奇特的控制结构归结为机器级的有条件和无条件跳转，等等）那又怎样？！当然，这些是实现细节

numpy

，就像Fortran和其他语言和库一样，提供了N维数组——不管它是如何在“内部”实现它们的（实际上numpy在这方面做得很好，因为你可以很容易地展平和重塑数组——它是Python的典型，能够提供具有相当好的“挂钩”的更高级别抽象关于它们与较低级别的关系；-）

例如：

您可以以高灵活性和优异的性能在N维数组中重塑、索引、切片和塑形数据——即使知道底层数据块只是那个一维数组（这里x出生并保持为一维，但即使不是这样，您仍然可以通过展平来访问底层的一维数组）

---

这就是“支持N维数组”的含义（尽管在大多数提供这种支持的其他语言和框架中，您可能会获得更少的透明度、更低的功能，或者两者兼而有之；-）。

Python中的实际数组-即，

数组

模块创建的

数组

对象-严格来说是一维的。除非代码必须与C数据结构进行互操作，否则您可能不会使用它们，因为您需要处理大量必须保存在内存中的数据，或者您正在编写类似于

numpy

的东西，Rosetta代码有Python示例。

numpy使用C扩展，因此它回到了使用C数组的奇特指针数学。numpy的作者使用了奇特的指针数学。作为it的用户，你不必这么做。你对此有参考资料吗？请注意，“performant”的使用增加了麻烦。看见

>>> import numpy
>>> x = numpy.arange(12)
>>> x
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])
>>> x.reshape((3,4))
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
>>> x.reshape((4,3))
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11]])
>>> x.reshape((4,3))[::2, ::2]
array([[0, 2],
       [6, 8]])
>>> x.reshape((4,3))[(0,1,3), ::2]
array([[ 0,  2],
       [ 3,  5],
       [ 9, 11]])
>>>