>>> 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。

一个简单的解决方案是x = [None]*length，但请注意，它将所有列表元素初始化为None。如果大小是固定的，你也可以执行x=[None,None,None,None]。但严格来说，无论采用哪种方式，都不会得到未定义的元素，因为Python中不存在这种麻烦。

最好的办法是使用numpy库。

from numpy import ndarray

a = ndarray((5,),int)

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]]

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。

>>> 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。