python中2d_Python中的2D数组
在python中创建⼆维数组的最佳⽅法是什么？
我想要的是存储这样的值：
X , Y , Z
这样我就可以访问像X[2],Y[2],Z[2]或X[n],Y[n],Z[n]这样的数据，其中n是可变的。我⼀开始不知道n有多⼤，所以我想在末尾附加值。
>>> a = []
>>> for i in xrange(3):
...    a.append([])
...    for j in xrange(3):
...            a[i].append(i+j)
...
>>> a
[[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]
>>>
我会⽤⼀种实⽤的⽅式来写这篇⽂章——这要简洁得多：a = [[i + j for j in range(3)] for i in range(3)]。
@但是你的代码很难阅读。
python 定义数组根据您所做的，您可能没有真正的⼆维数组。
80%的时候，你有⼀个简单的"类⾏对象"列表，这可能是正确的序列。
myArray = [ ('pi',3.14159,'r',2), ('e',2.71828,'theta',.5) ]
myArray[0][1] == 3.14159
myArray[1][1] == 2.71828
更常见的是，它们是类、字典、集合的实例，或者是在以前的语⾔中没有的更有趣的实例。
myArray = [ {'pi':3.1415925,'r':2}, {'e':2.71828,'theta':.5} ]
。
20%的时间你有⼀本字典，⽤⼀对键盘
myArray = { (2009,'aug'):(some,tuple,of,values), (2009,'sep'):(some,other,tuple) }
很少，你真的需要矩阵吗？
在Python中有⼤量的集合类。很可能你有⽐矩阵更有趣的东西。
在Python中，通常使⽤列表来实现这⼀⽬的。列表可以任意嵌套，从⽽允许创建⼆维数组。并⾮每个⼦列表都需要相同的⼤⼩，这样就解决了您的另⼀个问题。看看我链接到的例⼦。
如果您想对数组做⼀些严肃的⼯作，那么应该使⽤numpy库。例如，这将允许您执⾏向量加法和矩阵乘法，对于⼤型数组，它⽐Python列表快得多。
但是，numpy要求预先定义⼤⼩。当然，您也可以在列表中存储numpy数组，例如：
import numpy as np
vec_list = [np.zeros((3,)) for _ in range(10)]
vec_list.append(np.array([1,2,3]))
vec_sum = vec_list[0] + vec_list[1]  # possible because we use numpy
print vec_list[10][2]  # prints 3
号
但是，由于numpy数组⾮常⼩，我想与使⽤tuple相⽐会有⼀些开销。这完全取决于你的优先顺序。
另请参见另⼀个⾮常相似的问题(除了可变⼤⼩)。
我考虑过这个问题，是的，这是⼀个有⽤的补充。不过，numpy需要固定长度的数组，这不是事实吗？
是的，谢谢，我修改了答案，以便更清楚地回答这个问题。
我建议你使⽤这样的词典：
arr = {}
arr[1] = (1, 2, 4)
arr[18] = (3, 4, 5)
print(arr[1])
>>> (1, 2, 4)
。
如果您不确定在字典中定义了⼀个条⽬，那么在调⽤"arr[x]"时需要⼀个验证机制，例如try except。
如果你想要⼀个多维的"数组"，你可以在字典中使⽤元组作为键，⽐如：arr[(1，20)]=12
如果您关⼼内存占⽤，python标准库包含数组模块；这些数组包含相同类型的元素。
x=list()
def enter(n):
y=list()
for i in  range(0,n):
y.append(int(input("Enter")))
return y
for i in range(0,2):
x.insert(i,enter(2))
print (x)
在这⾥，我创建了创建⼀维数组的函数，并将其作为数组成员插⼊到另⼀个数组中。⼀个数组中的多个⼀维数组，当n和i的值改变时，u创建多维数组。
请考虑以下代码：
from numpy import zeros
scores = zeros((len(chain1),len(chain2)), float)
。
欢迎使⽤堆栈溢出！额外的解释会提⾼你的答案。

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