前言

Python并没有内置的数组类型，只有tuple，list，dict，set等内置类型。所以只能通过list模拟数组。

实际操作

一维数组

a = [i + 1 for i in range(10)]
# a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print('a =', a)
b = [3] * 5
# b = [3, 3, 3, 3, 3]
print('b =', b)

这里两种实现方式没有区别，后续可以通过下标来访问、修改其中的值。

二维数组

a = [[(row + 1) * (col + 1) for col in range(4)] for row in range(3)]
# [[1, 2, 3, 4], [2, 4, 6, 8], [3, 6, 9, 12]]
print(a)

这里使用两个列表推导式的方式定义了类型二维数组的效果，后续可以通过下标来访问和修改其中的值，比如：a[2][1] = 101。

下面演示一个错误的二维数组的定义方式

a = [[1] * 4] * 3
# [[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]
print(a)
a[1][0] = 101
# [[101, 1, 1, 1], [101, 1, 1, 1], [101, 1, 1, 1]]
print(a)

这里使用两个list的乘法操作进行重复，但是其中的值只是引用拷贝，并不是深拷贝，导致a[1][0] = 101这个操作也影响了a[0]和a[2]。

总结

多使用列表推导式😄。

Python输入二维数组方法

前不久对于Python输入二维数组有些不解，今日成功尝试，记以备忘。这里以输入1-9,3*3矩阵为例

n=int(input())

line=[[0]*n]*n

for i in range(n):

line[i]=input().split(' ')

print(line)

使用数据转换为int即可！

以上这篇Python输入二维数组方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

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1.二维数组取值 注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型 #二维数组 import numpy as np list1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78], [54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]] list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78] list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7] list5=np.array([1.73,1.68,1.71,1.89,1.78])

对于二维数组,img_mask [[ 0 0 0 ..., 7 7 7] [ 0 0 0 ..., 7 7 7] [ 0 0 0 ..., 7 7 7] ..., [266 266 266 ..., 253 253 253] [266 266 266 ..., 253 253 253] [266 266 266 ..., 253 253 253]] 显示为图片的代码为: import matplotlib.pyplot as pyplot pyplot.imshow(im_mask) 以上这篇P

有一道算法题题目的意思是在二维数组里找到一个峰值.要求复杂度为n. 解题思路是找田字(四边和中间横竖两行)中最大值,用分治法递归下一个象限的田字. 在用python定义一个二维数组时可以有list和numpy.array两种方式,看了几篇python中二维数组的建立的博客发现大多都是建立的初始化的二维数组,而我需要通过文件读取得到的是字符串,再把字符串转换为二维数组,找不到解决方法还是决定自己来转换. 首先,最开始的字符串输出如下,数字之间有空格 思路就是把先按换行符进行切片,再对每一行的字符再

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二维数组 二维数组本质上是以数组作为数组元素的数组,即"数组的数组",类型说明符 数组名[常量表达式][常量表达式].二维数组又称为矩阵,行列数相等的矩阵称为方阵.对称矩阵a[i][j] = a[j][i],对角矩阵:n阶方阵主对角线外都是零元素. Python中创建二维数组 Python中的列表list可以当做一维数组使用,但是没有直接的定义使用二维数组.如果直接使用a = [][]会产生SyntaxError: invalid syntax语法不正确错误. 一般Python中创建二

1.实测,这个版本在32位window7和python3.2环境下正常使用. 2.使用方法:把解压后所得的chardet和docs两个文件夹拷贝到python3.2目录下的Lib\site-packages目录下就可以正常使用了. 3.判断文件编码的参考代码如下: file = open(fileName, "rb")#要有"rb",如果没有这个的话,默认使用gbk读文件. buf = file.read() result = chardet.detect(buf)

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