我正在编写我的第一个Python脚本，我对方阵示例有点困惑，所以我希望下面的示例可以帮助您节省一些时间：

 # Creates a 2 x 5 matrix
 Matrix = [[0 for y in xrange(5)] for x in xrange(2)]

因此

Matrix[1][4] = 2 # Valid
Matrix[4][1] = 3 # IndexError: list index out of range

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

公认的答案是正确的，但我花了一段时间才明白，我也可以使用它创建一个完全空的数组。

l =  [[] for _ in range(3)]

结果

[[], [], []]

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。

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。