我想定义一个没有初始化长度的二维数组,如下所示:
Matrix = [][]
但这给出了一个错误:
IndexError:列表索引超出范围
我想定义一个没有初始化长度的二维数组,如下所示:
Matrix = [][]
但这给出了一个错误:
IndexError:列表索引超出范围
当前回答
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。
其他回答
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。
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]]
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
l=[[0]*(L) for _ in range(W)]
将快于:
l = [[0 for x in range(L)] for y in range(W)]