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
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)]
其他回答
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。
试试看:
rows = int(input('Enter rows\n'))
my_list = []
for i in range(rows):
my_list.append(list(map(int, input().split())))
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。
从技术上讲,您正在尝试对未初始化的数组进行索引。在添加项目之前,必须先用列表初始化外部列表;Python调用此“列表理解”。
# Creates a list containing 5 lists, each of 8 items, all set to 0
w, h = 8, 5
Matrix = [[0 for x in range(w)] for y in range(h)]
#您现在可以向列表中添加项目:
Matrix[0][0] = 1
Matrix[6][0] = 3 # error! range...
Matrix[0][6] = 3 # valid
注意,矩阵是“y”地址主,换句话说,“y索引”在“x索引”之前。
print Matrix[0][0] # prints 1
x, y = 0, 6
print Matrix[x][y] # prints 3; be careful with indexing!
尽管您可以根据自己的意愿命名它们,但我这样看是为了避免索引中可能出现的一些混淆,如果您对内部和外部列表都使用“x”,并且希望使用非方形矩阵。
如果您想创建一个二维矩阵,其维度由两个变量定义,并使用其所有元素的默认值对其进行初始化。您可以使用以下简单语法
n_rows=3
n_cols=4
aux_matrix= [[1]*n_cols]*n_rows