从技术上讲，您正在尝试对未初始化的数组进行索引。在添加项目之前，必须先用列表初始化外部列表；Python调用此“列表理解”。

# 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)] 

#您现在可以向列表中添加项目：

Matrix[0][0] = 1
Matrix[6][0] = 3 # error! range... 
Matrix[0][6] = 3 # valid

注意，矩阵是“y”地址主，换句话说，“y索引”在“x索引”之前。

print Matrix[0][0] # prints 1
x, y = 0, 6 
print Matrix[x][y] # prints 3; be careful with indexing! 

尽管您可以根据自己的意愿命名它们，但我这样看是为了避免索引中可能出现的一些混淆，如果您对内部和外部列表都使用“x”，并且希望使用非方形矩阵。

如果要创建空矩阵，正确的语法是

matrix = [[]]

如果你想生成一个大小为5、填充有0的矩阵，

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

你应该列出一个列表，最好的方法是使用嵌套的理解：

>>> 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IndexError，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

在Python中，您将创建一个列表列表。您不必提前声明维度，但可以这样做。例如：

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

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

from itertools import count, takewhile
matrix = [[i for i in takewhile(lambda j: j < (k+1) * 10, count(k*10))] for k in range(10)]

如果你真的想要一个矩阵，你最好使用numpy。numpy中的矩阵运算通常使用二维数组类型。创建新阵列有多种方法；其中最有用的是zeros函数，它接受一个形状参数并返回一个给定形状的数组，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.]])

以下是创建二维数组和矩阵的一些其他方法（为了紧凑，去掉了输出）：

numpy.arange(25).reshape((5, 5))         # create a 1-d range and reshape
numpy.array(range(25)).reshape((5, 5))   # pass a Python range and reshape
numpy.array([5] * 25).reshape((5, 5))    # pass a Python list and reshape
numpy.empty((5, 5))                      # allocate, but don't initialize
numpy.ones((5, 5))                       # initialize with ones

numpy也提供了一种矩阵类型，但它不再推荐用于任何用途，将来可能会从numpy中删除。

下面是一个用于初始化列表列表的简短符号：

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

不幸的是，将其缩短为5*[5*[0]这样的长度并不能真正起作用，因为您最终会得到相同列表的5个副本，因此当您修改其中一个副本时，它们都会发生变化，例如：

>>> 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阅读如下：

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

列表“data”是带有索引数据[row][col]的列表列表

要声明一个零（1）矩阵：

numpy.zeros((x, y))

e.g.

>>> numpy.zeros((3, 5))
    array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
   [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
   [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

或numpy.ones（（x，y））例如

>>> np.ones((3, 5))
array([[ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
   [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
   [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.]])

甚至三维都是可能的。(http://www.astro.ufl.edu/~warner/prog/python.html请参见-->多维数组）

# Creates a list containing 5 lists initialized to 0
Matrix = [[0]*5]*5

注意这个简短的表达，请参见@F.J的答案中的完整解释

我正在编写我的第一个Python脚本，我对方阵示例有点困惑，所以我希望下面的示例可以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)]

因此

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

如果你只需要一个二维容器来容纳一些元素，你可以方便地使用字典来代替：

Matrix = {}

然后您可以执行以下操作：

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

这是因为1，2是一个元组，您将其用作索引字典的键。结果类似于哑稀疏矩阵。

如osa和Josap Valls所示，您还可以使用Matrix=collections.defaultdict（lambda:0），以便丢失的元素具有默认值0。

Vatsal进一步指出，这种方法对于大型矩阵可能不是很有效，只应在代码的非性能关键部分使用。

Use:

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

第一个维度的*5有效，因为在这个级别上数据是不可变的。

Use:

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

我认为NumPy是最好的选择。如果您不想使用NumPy，上面是一个通用的。

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)]

结果

[[], [], []]

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阵列，而不是被迫根据列表进行思考（在我看来更自然），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。

这就是词典的用途！

matrix = {}

可以通过两种方式定义键和值：

matrix[0,0] = value

or

matrix = { (0,0)  : value }

结果：

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

如果在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，可以如下初始化空矩阵：

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

然后像这样附加数据：

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：您还可以将这些信息存储在哈希表中，以便快速搜索，例如

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：你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)]

与在列表理解中使用两个for循环相比，我发现这种语法很容易记住。

这是一个来自C、CPP和Java背景的初学者的代码

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，当我不熟悉Python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。（这些单行很吓人，它没有告诉我Python在做什么。还要注意，我不知道这些短手。）

l=[[0]*(L) for _ in range(W)]

将快于：

l = [[0 for x in range(L)] for y in range(W)] 

试试看：

rows = int(input('Enter rows\n'))
my_list = []
for i in range(rows):
    my_list.append(list(map(int, input().split())))

如果您需要具有预定义数字的矩阵，可以使用以下代码：

def matrix(rows, cols, start=0):
    return [[c + start + r * cols for c in range(cols)] for r in range(rows)]


assert matrix(2, 3, 1) == [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

可以通过将两个或多个方括号或第三个方括号（[]，用逗号分隔）与方括号嵌套来创建一个空的二维列表，如下所示：

Matrix = [[], []]

现在假设您想将1附加到矩阵[0][0]，然后键入：

Matrix[0].append(1)

现在，键入矩阵并按Enter键。输出将为：

[[1], []]

如果您输入以下语句

Matrix[1].append(1)

那么矩阵将是

[[], [1]]

下面是在python中创建矩阵的代码片段：

# 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=" ")

如果我错过了什么，请提出建议。

输入矩阵和打印的用户定义功能

def inmatrix(m,n):
    #Start function and pass row and column as parameter
    a=[] #create a blank matrix
    for i in range(m): #Row input
        b=[]#blank list
        for j in range(n): # column input
            elm=int(input("Enter number in Pocket ["+str(i)+"]["+str(j)+"] ")) #Show Row And column  number 
            b.append(elm) #add value to b list
        a.append(b)# Add list to matrix
    return  a #return Matrix 

def Matrix(a): #function for print Matrix
    for i in range(len(a)): #row
        for j in range(len(a[0])): #column
            print(a[i][j],end=" ") #print value with space
        print()#print a line After a row print

m=int(input("Enter number of row")) #input row
n=int(input("Enter number of column"))
a=inmatrix(m,n) #call input matrix function 

print("Matrix is ... ")

Matrix(a) #print matrix function

通常，go to模块是NumPy：

import numpy as np
   
# Generate a random matrix of floats
np.random.rand(cols,rows)

# Generate a random matrix of integers
np.random.randint(1, 10, size=(cols,rows))

如果您想创建一个二维矩阵，其维度由两个变量定义，并使用其所有元素的默认值对其进行初始化。您可以使用以下简单语法

n_rows=3
n_cols=4
aux_matrix= [[1]*n_cols]*n_rows