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（注意，此方法并不能构造完全灵活的二维数组，不建议采用）

        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：

但是，由于此方法构造的二维数组是对[]*n引用了m次，更改其中一行的值会导致每行的值都被更改。所以，并不是一个可以完全操控到列粒度的二维数组。应用背景极其狭窄，不推荐使用。

m = 2n = 3L = [[3] * n] * m #构造二维数组print(L)L[0][1] = 5 #修改某一个值，其他行的对应列值也会被修改。print(L)

得到的结果为：

 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matwhile 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 + 1print(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 = 3n = 4mat = 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 = 3n = 4mat = 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 = 3n = 4mat = 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 = 2n = 3mat = 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 = 2n = 3mat = 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。

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