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:

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。

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

如果您希望能够将其视为2D阵列，而不是被迫根据列表进行思考（在我看来更自然），可以执行以下操作：

import numpy
Nx=3; Ny=4
my2Dlist= numpy.zeros((Nx,Ny)).tolist()

结果是一个列表（不是NumPy数组），您可以用数字、字符串等覆盖各个位置。

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。

这是一个来自C、CPP和Java背景的初学者的代码

rows = int(input())
cols = int(input())

matrix = []
for i in range(rows):
  row = []
  for j in range(cols):
    row.append(0)
  matrix.append(row)

print(matrix)

为什么这么长的代码，在Python中也是如此？

很久以前，当我不熟悉Python时，我看到了编写2D矩阵的单行答案，并告诉自己我不会再在Python中使用2D矩阵。（这些单行很吓人，它没有告诉我Python在做什么。还要注意，我不知道这些短手。）