我想定义一个没有初始化长度的二维数组,如下所示:
Matrix = [][]
但它不起作用。
我试过下面的代码,但它也是错误的:
Matrix = [5][5]
错误:
Traceback ...
IndexError: list index out of range
我的错误是什么?
发布于 2011-07-12 23:59:37
从技术上讲,您正在尝试索引一个未初始化的数组。在添加项目之前,必须首先使用列表初始化外部列表;Python称之为“列表理解”。
# Creates a list containing 5 lists, each of 8 items, all set to 0
w, h = 8, 5
Matrix = [[0 for x in range(w)] for y in range(h)]
#您现在可以向列表中添加项目:
Matrix[0][0] = 1
Matrix[6][0] = 3 # error! range...
Matrix[0][6] = 3 # valid
请注意,矩阵是"y“地址主要,换句话说,"y索引”排在"x索引“之前。
print Matrix[0][0] # prints 1
x, y = 0, 6
print Matrix[x][y] # prints 3; be careful with indexing!
虽然你可以随心所欲地给它们命名,但我这样看待它是为了避免索引时可能出现的一些混淆,如果你对内部和外部列表都使用"x“,并且想要一个非正方形的Matrix。
发布于 2011-07-13 00:04:53
如果你真的想要一个矩阵,你最好使用numpy
。numpy
中的矩阵运算最常使用的是二维数组类型。创建新数组的方法有很多种;最有用的方法之一是zeros
函数,该函数接受形状参数并返回给定形状的数组,其中的值初始化为零:
>>> 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.]])
下面是一些创建2-d数组和矩阵的其他方法(为了紧凑,删除了输出):
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matrix
类型,但它是no longer recommended类型,可用于任何用途,将来可能会从numpy
中删除。
发布于 2011-07-13 00:17:20
以下是初始化列表列表的一个较短的表示法:
matrix = [[0]*5 for i in range(5)]
不幸的是,将它缩短为像5*[5*[0]]
这样的东西并不能真正起作用,因为你最终会得到相同列表的5个副本,所以当你修改其中一个时,它们都会发生变化,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]]
https://stackoverflow.com/questions/6667201
复制相似问题