计算时，使用numpy数组:

import numpy as np

a = np.ones((3,2))        # a 2D array with 3 rows, 2 columns, filled with ones
b = np.array([1,2,3])     # a 1D array initialised using a list [1,2,3]
c = np.linspace(2,3,100)  # an array with 100 points beteen (and including) 2 and 3

print(a*1.5)  # all elements of a times 1.5
print(a.T+b)  # b added to the transpose of a

这些numpy数组可以从磁盘保存和加载(甚至压缩)，具有大量元素的复杂计算像c一样快。

多用于科学环境。更多信息请看这里。

您可以创建列表并将其转换为数组，或者您可以使用numpy模块创建数组。下面是几个例子来说明这一点。Numpy还使使用多维数组变得更容易。

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])

#For custom inputs
a = np.array([int(x) for x in input().split()])

您还可以使用使用输入作为矩阵维数的重塑函数将该数组重塑为2X2矩阵。

mat = a.reshape(2, 2)

你实际上不需要声明东西，但这是在Python中创建数组的方法:

from array import array
intarray = array('i')

有关更多信息，请参阅数组模块:http://docs.python.org/library/array.html

现在可能你不想要数组，而是一个列表，但其他人已经回答了这个问题。：）

variable = []

现在变量指向一个空列表*。

当然，这是赋值，不是声明。因为Python是动态类型的，所以在Python中没有办法说“这个变量永远不应该指列表以外的任何东西”。

*默认的内置Python类型称为列表，而不是数组。它是一个任意长度的有序容器，可以容纳异构的对象集合(它们的类型无关紧要，可以自由混合)。这不应该与array模块混淆，后者提供了一种更接近C数组类型的类型;内容必须是同质的(都是同一类型)，但是长度仍然是动态的。

# This creates a list of 5000 zeros
a = [0] * 5000  

您可以像使用数组一样，使用[n]符号读取和写入此列表中的任何元素。

它似乎具有与数组相同的随机访问性能。我不能说它如何分配内存，因为它还支持不同类型的混合，包括字符串和对象，如果你需要的话。

我有一个字符串数组，需要一个具有相同长度的布尔值的数组，初始化为True。这就是我所做的

strs = ["Hi","Bye"] 
bools = [ True for s in strs ]