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。

试试看：

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

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）

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]]

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。

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],
   ...