使用NumPy，可以如下初始化空矩阵：

import numpy as np
mm = np.matrix([])

然后像这样附加数据：

mm = np.append(mm, [[1,2]], axis=1)

这就是词典的用途！

matrix = {}

可以通过两种方式定义键和值：

matrix[0,0] = value

or

matrix = { (0,0)  : value }

结果：

   [ value,  value,  value,  value,  value],
   [ value,  value,  value,  value,  value],
   ...

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。

你应该列出一个列表，最好的方法是使用嵌套的理解：

>>> matrix = [[0 for i in range(5)] for j in range(5)]
>>> pprint.pprint(matrix)
[[0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0]]

在您的[5][5]示例中，您正在创建一个包含整数“5”的列表，并尝试访问其第5项，这自然会引发IndexError，因为没有第5项：

>>> l = [5]
>>> l[5]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

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)]

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]]