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）

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]]

试试看：

rows = int(input('Enter rows\n'))
my_list = []
for i in range(rows):
    my_list.append(list(map(int, input().split())))

为便于阅读而重写：

# 2D array/ matrix

# 5 rows, 5 cols
rows_count = 5
cols_count = 5

# create
#     creation looks reverse
#     create an array of "cols_count" cols, for each of the "rows_count" rows
#        all elements are initialized to 0
two_d_array = [[0 for j in range(cols_count)] for i in range(rows_count)]

# index is from 0 to 4
#     for both rows & cols
#     since 5 rows, 5 cols

# use
two_d_array[0][0] = 1
print two_d_array[0][0]  # prints 1   # 1st row, 1st col (top-left element of matrix)

two_d_array[1][0] = 2
print two_d_array[1][0]  # prints 2   # 2nd row, 1st col

two_d_array[1][4] = 3
print two_d_array[1][4]  # prints 3   # 2nd row, last col

two_d_array[4][4] = 4
print two_d_array[4][4]  # prints 4   # last row, last col (right, bottom element of matrix)

# Creates a list containing 5 lists initialized to 0
Matrix = [[0]*5]*5

注意这个简短的表达，请参见@F.J的答案中的完整解释