Use:

import copy

def ndlist(*args, init=0):
    dp = init
    for x in reversed(args):
        dp = [copy.deepcopy(dp) for _ in range(x)]
    return dp

l = ndlist(1,2,3,4) # 4 dimensional list initialized with 0's
l[0][1][2][3] = 1

我认为NumPy是最好的选择。如果您不想使用NumPy，上面是一个通用的。

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。

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。

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

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]]