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

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。

其他回答

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)

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。

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]]