如何定义二维数组？

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

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)]

其他回答

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。

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）

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。

如果您希望能够将其视为2D阵列，而不是被迫根据列表进行思考（在我看来更自然），可以执行以下操作：

import numpy
Nx=3; Ny=4
my2Dlist= numpy.zeros((Nx,Ny)).tolist()

结果是一个列表（不是NumPy数组），您可以用数字、字符串等覆盖各个位置。

公认的答案是正确的，但我花了一段时间才明白，我也可以使用它创建一个完全空的数组。

l =  [[] for _ in range(3)]

结果

[[], [], []]

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