Python创建二维数组与初始化的实践举例

目录
  • 一、Python用什么表达二维数组
  • 二、如何初始化一个二维数组
    • 2.1 利用list自身进行构造
    • 2.2 利用传统的list的append方法，通过迭代构造
    • 2.3利用numpy包构建二维数组（矩阵）
  • 三、操作二维数组

一、Python用什么表达二维数组

严格意义上说，Python中并没有数组的概念，Python中表达一组数据有多种形式，例如list，tuple，set等数据结构都可以表达一组数，并且这组数也没有C和C++中数组的的同质限制，这些数可以是任何一种数据类型。

以list为例（list又叫列表），要想实现一个所谓的二维数组（有行有列），可以使用嵌套list来实现。例如：要想实现一个如

的一个2行3列的二维数组，可以使用如下嵌套list来表达：

L = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

二、如何初始化一个二维数组

在很多应用场景下，二维数组的数据是从键盘或者其他什么文件中输入的。这时就迫切需要初始化一个二维数组，等待数据的录入。

2.1 利用list自身进行构造

list自身的构造函数形式多种多样。想构建一个二维数组自然并非难事。

例如，想要构建一个m行n列的二维数组。可以这样初始化。

L = [[] * n] * m

展示结果如下：

如果想要给一个初始化的值，可以写成：

L = [[0] * n] * m

则：

2.2 利用传统的list的append方法，通过迭代构造

m = 2 #2行
n = 3 #3列

l = 0 #行从0开始
mat = [] # 定义一个二维数组mat
while l < m:
    r = 0 #列从0开始
    line = [] #line存储每一行数据
    while r < n:
        line.append(0) #装载行数据
        r = r + 1
    mat.append(line) #按行装载二维数组
    l = l + 1
print(mat)

得到的结果依然为：

2.3利用numpy包构建二维数组（矩阵）

可以使用numpy包来构建二维数组，例如要构建一个m行n列的初始化为0二维数组，可以编写程序：

m = 3
n = 4
mat = np.zeros((m, n))

print(mat)

结果为：

类似的：

构建一个m行n列的初始化为0二维数组：

m = 3
n = 4
mat = np.ones((m, n))

print(mat)

构建一个m行n列的初始化为0-1随机数的二维数组：

m = 3
n = 4
mat = np.random.random((m, n))

print(mat)

构建一个m行n列的初始化为1-11步长为2的二维数组：

m = 2
n = 3
mat = np.arange(1, 12, 2).reshape(m, n)

print(mat)

结果是：

构建一个m行n列的空的二维数组：

m = 2
n = 3
mat = np.empty((m, n))

print(mat)

但注意，结果并不为空，而是一些极小的浮点数，并没有实际意义。

三、操作二维数组

如果你用的是list，那么操作二维数组和其他语言没什么区别。也是通过方括号下标来获取单个数据，也是通过for循环迭代来遍历二维数组。这里不再赘述。

到此这篇关于Python创建二维数组与初始化的文章就介绍到这了,更多相关Python创建二维数组与初始化内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

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