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墨色风雨
严格地说,您正在尝试索引未初始化的数组。在添加项目之前,必须先用列表初始化外部列表;Python将此称为“列表理解”。# Creates a list containing 5 lists, each of 8 items, all set to 0w, h = 8, 5;Matrix = [[0 for x in range(w)] for y in range(h)] 现在可以将项添加到列表中:Matrix[0][0] = 1Matrix[6][0] = 3 # error! range... Matrix[0][6] = 3 # validprint Matrix[0][0] # prints 1x, y = 0, 6 print Matrix[x][y] # prints 3; be careful with indexing! 虽然你可以按你的意愿命名它们,但我这样看待它是为了避免索引时可能出现的一些混乱,如果你对内部和外部列表都使用“x”,并且想要一个非平方矩阵的话。
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饮歌长啸
如果你真的想要一个矩阵,你最好用numpy..矩阵运算numpy通常使用二维数组类型。创建新数组的方法有很多;最有用的方法之一是zeros函数,它接受一个形状参数并返回给定形状的数组,其值初始化为零:>>> 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.]])numpy提供一个matrix也要打字。它不太常用,而且有些人不建议用它。但它对人们来说很有用numpy在其他情况下。我想我应该把它包括进去,因为我们说的是矩阵!>>> numpy.matrix([[1, 2], [3, 4]])matrix([[1, 2],
[3, 4]])下面是创建二维数组和矩阵的一些其他方法(为压缩而删除输出):numpy.matrix('1 2; 3 4') # use Matlab-style syntaxnumpy.arange(25).reshape((5, 5)) # create a 1-d range and reshapenumpy.array(range(25)).reshape((5, 5)) # pass a Python range and reshapenumpy.array([5] * 25).reshape((5, 5)) # pass a Python list and reshapenumpy.empty((5, 5)) # allocate, but don't initializenumpy.ones((5, 5)) # initialize with onesnumpy.ndarray((5, 5)) # use the low-level constructor
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侃侃无极
下面是初始化列表的一个较短的符号:matrix = [[0]*5 for i in range(5)]不幸的是,把这个缩短为5*[5*[0]]实际上不起作用,因为您最终得到了相同列表的5份副本,因此当您修改其中一份时,它们都会更改,例如:>>> matrix = 5*[5*[0]]>>> 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]]>>> matrix[4][4] = 2>>> matrix[[0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2]]