如何定义二维数组？

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

l=[[0]*(L) for _ in range(W)]

将快于：

l = [[0 for x in range(L)] for y in range(W)]

其他回答

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）

使用NumPy，可以如下初始化空矩阵：

import numpy as np
mm = np.matrix([])

然后像这样附加数据：

mm = np.append(mm, [[1,2]], axis=1)

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。

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。

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

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