【发布时间】：2010-10-25 19:27:23
【问题描述】：
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X[2],Y[2],Z[2] 或X[n],Y[n],Z[n] 之类的数据，其中n 是可变的。
一开始我不知道n 有多大，所以我想在最后附加值。
【问题讨论】：
标签： python arrays list tuples multidimensional-array
【发布时间】：2010-10-25 19:27:23
【问题描述】：
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并作为数组成员插入到另一个数组中的函数。一个数组中的多个一维数组，随着 n 和 i 的值的变化你创建多维数组
【讨论】：
请考虑以下代码：
from numpy import zeros
scores = zeros((len(chain1),len(chain2)), float)
【讨论】：
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欢迎来到 Stack Overflow！额外的解释会改善你的答案。
如果您担心内存占用，Python 标准库包含array module；这些数组包含相同类型的元素。
【讨论】：
我建议你使用这样的字典：
arr = {}
arr[1] = (1, 2, 4)
arr[18] = (3, 4, 5)
print(arr[1])
>>> (1, 2, 4)
如果您不确定字典中是否定义了条目，则在调用“arr[x]”时需要一个验证机制，例如尝试除外。
【讨论】：
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如果你想要一个多维“数组”，你可以使用元组作为字典中的键，如下所示：arr[(1, 20)] = 12
根据您的操作，您可能没有真正的二维数组。
80% 的情况下，您都有“行状对象”的简单列表，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
更多情况下，它们是类或字典或集合的实例，或者是您以前的语言中没有的更有趣的东西。
myArray = [ {'pi':3.1415925,'r':2}, {'e':2.71828,'theta':.5} ]
20% 的时间你有一本字典，由一对键控
myArray = { (2009,'aug'):(some,tuple,of,values), (2009,'sep'):(some,other,tuple) }
很少，你真的需要一个矩阵。
您在 Python 中有大量的集合类。很有可能你有比矩阵更有趣的东西。
【讨论】：
如果你想对数组做一些严肃的工作，那么你应该使用numpy library。例如，这将允许您进行向量加法和矩阵乘法，并且对于大型数组，它比 Python 列表快得多。
但是，numpy 要求预定义大小。当然你也可以将 numpy 数组存储在一个列表中，比如：
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
但是由于您的 numpy 数组非常小，我想与使用元组相比会有一些开销。这完全取决于您的优先事项。
另请参阅另一个question，它非常相似（除了可变大小）。
【讨论】：
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我考虑过谈论这个，是的，这是一个有用的补充。但是，不是 numpy 需要固定长度的数组吗？
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是的，谢谢，我修改了答案以更清楚地解决这个问题。
>>> 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]]
>>>
【讨论】：
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我会以一种功能性的方式写这个 - 更简洁：
a = [[i + j for j in range(3)] for i in range(3)]
在 Python 中，通常会为此使用 lists。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具有相同的大小，这样才能解决您的其他问题。看看我链接到的例子。
【讨论】：