我想知道我如何可以初始化一个数组(或列表)，尚未与值填充，有一个定义的大小。
例如在C语言中:
int x[5]; /* declared without adding elements*/
在Python中如何做到这一点?
当前回答
最好的办法是使用numpy库。
from numpy import ndarray
a = ndarray((5,),int)
其他回答
>>> import numpy
>>> x = numpy.zeros((3,4))
>>> x
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])
>>> y = numpy.zeros(5)
>>> y
array([ 0., 0., 0., 0., 0.])
X是二维数组，y是一维数组。它们都是0初始化的。
如果你正在使用字节，你可以使用内置的bytearray。如果使用其他整型，请查看内置数组。
明确地理解列表不是数组。
例如，如果你试图创建一个缓冲区来读取文件内容，你可以使用bytearray，如下所示(还有更好的方法，但这个例子是有效的):
with open(FILENAME, 'rb') as f:
data = bytearray(os.path.getsize(FILENAME))
f.readinto(data)
在这个代码片段中，bytearray内存被预先分配为固定长度的FILENAMEs大小(以字节为单位)。这种预分配允许使用缓冲区协议更有效地将文件读入可变缓冲区，而无需复制数组。还有更好的方法来做到这一点，但我相信这为你的问题提供了一个答案。
这样做:
>>> d = [ [ None for y in range( 2 ) ] for x in range( 2 ) ]
>>> d
[[None, None], [None, None]]
>>> d[0][0] = 1
>>> d
[[1, None], [None, None]]
其他的解决方案会导致这样的问题:
>>> d = [ [ None ] * 2 ] * 2
>>> d
[[None, None], [None, None]]
>>> d[0][0] = 1
>>> d
[[1, None], [1, None]]
最好的办法是使用numpy库。
from numpy import ndarray
a = ndarray((5,),int)
你可以使用:
>>> lst = [None] * 5
>>> lst
[None, None, None, None, None]
