我想知道我如何可以初始化一个数组(或列表)，尚未与值填充，有一个定义的大小。
例如在C语言中:
int x[5]; /* declared without adding elements*/
在Python中如何做到这一点?
当前回答
>>> import numpy
>>> x = numpy.zeros((3,4))
>>> x
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])
>>> y = numpy.zeros(5)
>>> y
array([ 0., 0., 0., 0., 0.])
X是二维数组，y是一维数组。它们都是0初始化的。
其他回答
如果你正在使用字节，你可以使用内置的bytearray。如果使用其他整型，请查看内置数组。
明确地理解列表不是数组。
例如，如果你试图创建一个缓冲区来读取文件内容，你可以使用bytearray，如下所示(还有更好的方法，但这个例子是有效的):
with open(FILENAME, 'rb') as f:
data = bytearray(os.path.getsize(FILENAME))
f.readinto(data)
在这个代码片段中，bytearray内存被预先分配为固定长度的FILENAMEs大小(以字节为单位)。这种预分配允许使用缓冲区协议更有效地将文件读入可变缓冲区，而无需复制数组。还有更好的方法来做到这一点，但我相信这为你的问题提供了一个答案。
这样做:
>>> d = [ [ None for y in range( 2 ) ] for x in range( 2 ) ]
>>> d
[[None, None], [None, None]]
>>> d[0][0] = 1
>>> d
[[1, None], [None, None]]
其他的解决方案会导致这样的问题:
>>> d = [ [ None ] * 2 ] * 2
>>> d
[[None, None], [None, None]]
>>> d[0][0] = 1
>>> d
[[1, None], [1, None]]
>>> import numpy
>>> x = numpy.zeros((3,4))
>>> x
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])
>>> y = numpy.zeros(5)
>>> y
array([ 0., 0., 0., 0., 0.])
X是二维数组，y是一维数组。它们都是0初始化的。
为什么这些问题没有得到显而易见的答案呢?
a = numpy.empty(n, dtype=object)
这将创建一个长度为n的数组，用于存储对象。它不能被调整大小或追加。特别是，它不会因为填充长度而浪费空间。这是Python中与Java相同的部分
Object[] a = new Object[n];
如果你真的对性能和空间感兴趣，并且知道你的数组只存储某些数值类型，那么你可以将dtype参数更改为其他一些值，比如int。然后numpy将这些元素直接打包到数组中，而不是使数组引用int对象。
我想通过发布一个示例程序及其输出来帮助你
计划:
t = input("")
x = [None]*t
y = [[None]*t]*t
for i in range(1, t+1):
x[i-1] = i;
for j in range(1, t+1):
y[i-1][j-1] = j;
print x
print y
输出:
2
[1, 2]
[[1, 2], [1, 2]]
我希望这澄清了你对他们的宣言的一些非常基本的概念。 用其他特定的值初始化它们，比如用0..你可以将它们声明为:
x = [0]*10
希望能有所帮助!!；）
