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)]

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。

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

将快于：

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

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

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。

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