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]]

其他回答

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]]

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

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

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。