# 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

我正在编写我的第一个Python脚本，我对方阵示例有点困惑，所以我希望下面的示例可以帮助您节省一些时间：

 # Creates a 2 x 5 matrix
 Matrix = [[0 for y in xrange(5)] for x in xrange(2)]

因此

Matrix[1][4] = 2 # Valid
Matrix[4][1] = 3 # IndexError: list index out of range

可以通过将两个或多个方括号或第三个方括号（[]，用逗号分隔）与方括号嵌套来创建一个空的二维列表，如下所示：

Matrix = [[], []]

现在假设您想将1附加到矩阵[0][0]，然后键入：

Matrix[0].append(1)

现在，键入矩阵并按Enter键。输出将为：

[[1], []]

如果您输入以下语句

Matrix[1].append(1)

那么矩阵将是

[[], [1]]

如果你真的想要一个矩阵，你最好使用numpy。numpy中的矩阵运算通常使用二维数组类型。创建新阵列有多种方法；其中最有用的是zeros函数，它接受一个形状参数并返回一个给定形状的数组，值初始化为零：

>>> import numpy
>>> numpy.zeros((5, 5))
array([[ 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.]])

以下是创建二维数组和矩阵的一些其他方法（为了紧凑，去掉了输出）：

numpy.arange(25).reshape((5, 5))         # create a 1-d range and reshape
numpy.array(range(25)).reshape((5, 5))   # pass a Python range and reshape
numpy.array([5] * 25).reshape((5, 5))    # pass a Python list and reshape
numpy.empty((5, 5))                      # allocate, but don't initialize
numpy.ones((5, 5))                       # initialize with ones

numpy也提供了一种矩阵类型，但它不再推荐用于任何用途，将来可能会从numpy中删除。

这就是我通常在python中创建2D数组的方式。

col = 3
row = 4
array = [[0] * col for _ in range(row)]

与在列表理解中使用两个for循环相比，我发现这种语法很容易记住。

在Python中，您将创建一个列表列表。您不必提前声明维度，但可以这样做。例如：

matrix = []
matrix.append([])
matrix.append([])
matrix[0].append(2)
matrix[1].append(3)

现在矩阵[0][0]==2，矩阵[1][0]==3。您还可以使用列表理解语法。本示例使用它两次来构建“二维列表”：

from itertools import count, takewhile
matrix = [[i for i in takewhile(lambda j: j < (k+1) * 10, count(k*10))] for k in range(10)]