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
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)
其他回答
# 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
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)]
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。
输入矩阵和打印的用户定义功能
def inmatrix(m,n):
#Start function and pass row and column as parameter
a=[] #create a blank matrix
for i in range(m): #Row input
b=[]#blank list
for j in range(n): # column input
elm=int(input("Enter number in Pocket ["+str(i)+"]["+str(j)+"] ")) #Show Row And column number
b.append(elm) #add value to b list
a.append(b)# Add list to matrix
return a #return Matrix
def Matrix(a): #function for print Matrix
for i in range(len(a)): #row
for j in range(len(a[0])): #column
print(a[i][j],end=" ") #print value with space
print()#print a line After a row print
m=int(input("Enter number of row")) #input row
n=int(input("Enter number of column"))
a=inmatrix(m,n) #call input matrix function
print("Matrix is ... ")
Matrix(a) #print matrix function
使用列表:
matrix_in_python = [['Roy',80,75,85,90,95],['John',75,80,75,85,100],['Dave',80,80,80,90,95]]
通过使用dict:您还可以将这些信息存储在哈希表中,以便快速搜索,例如
matrix = { '1':[0,0] , '2':[0,1],'3':[0,2],'4' : [1,0],'5':[1,1],'6':[1,2],'7':[2,0],'8':[2,1],'9':[2,2]};
矩阵['1']将在O(1)时间内给出结果
*nb:你需要处理哈希表中的冲突