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)]

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。

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)]

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

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)