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]]

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。

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)]

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)]

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))