次のように初期化された長さのない2次元配列を定義したい：

Matrix = [][]

しかし、それは動作しません...

私は以下のコードを試しましたが、それも間違っています：

Matrix = [5][5]

エラー：

Traceback ...

IndexError: list index out of range

私の間違いは何ですか？

技術的には、初期化されていない配列にインデックスを付けようとしています。アイテムを追加する前に、まずリストで外部リストを初期化する必要があります。Pythonはこれを「リスト内包表記」と呼びます。

# Creates a list containing 5 lists, each of 8 items, all set to 0
w, h = 8, 5;
Matrix = [[0 for x in range(w)] for y in range(h)] 

これで、リストにアイテムを追加できます。

Matrix[0][0] = 1
Matrix[6][0] = 3 # error! range... 
Matrix[0][6] = 3 # valid

マトリックスは「y」アドレスメジャーであることに注意してください。つまり、「yインデックス」は「xインデックス」の前に来ます。

print Matrix[0][0] # prints 1
x, y = 0, 6 
print Matrix[x][y] # prints 3; be careful with indexing! 

好きなように名前を付けることができますが、内部リストと外部リストの両方に "x"を使用し、非正方行列が必要な場合に、インデックス付けで発生する可能性がある混乱を避けるために、このように見ています。

マトリックスが本当に必要な場合は、を使用しnumpyた方がよいでしょう。numpyほとんどの場合、行列演算は2次元の配列型を使用します。新しい配列を作成するには多くの方法があります。最も便利なものの1つは、zeros形状パラメーターを取り、値をゼロに初期化して、指定された形状の配列を返す関数です。

>>> import numpy
>>> numpy.zeros((5, 5))
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

2次元配列と行列を作成する他の方法をいくつか示します（コンパクトにするために出力を削除しています）。

numpy.arange(25).reshape((5, 5))         # create a 1-d range and reshape
numpy.array(range(25)).reshape((5, 5))   # pass a Python range and reshape
numpy.array([5] * 25).reshape((5, 5))    # pass a Python list and reshape
numpy.empty((5, 5))                      # allocate, but don't initialize
numpy.ones((5, 5))                       # initialize with ones

numpy提供していないmatrixにも種類を、それがされ、もはや推奨さのために任意の使用、およびから除去することができるnumpy将来に。

リストのリストを初期化するための短い表記は次のとおりです。

matrix = [[0]*5 for i in range(5)]

残念ながら、これをのようなものに短縮して5*[5*[0]]も、同じリストの5つのコピーが作成されるため、実際には機能しません。

>>> matrix = 5*[5*[0]]
>>> matrix
[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]]
>>> matrix[4][4] = 2
>>> matrix
[[0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 2]]

空の行列を作成する場合、正しい構文は次のとおりです。

matrix = [[]]

そして、0で満たされたサイズ5の行列を生成したい場合は、

matrix = [[0 for i in xrange(5)] for i in xrange(5)]

一部の要素を保持するための2次元のコンテナーが必要な場合は、代わりに辞書を使用すると便利です。

Matrix = {}

次に、次のことができます。

Matrix[1,2] = 15
print Matrix[1,2]

これ1,2はタプルなので機能し、辞書にインデックスを付けるためのキーとして使用しています。結果は、まばらな疎行列に似ています。

osaとJosap Vallsで示されているMatrix = collections.defaultdict(lambda:0)ように、欠落している要素のデフォルト値がになるように使用することもできます0。

Vatsalはさらに、この方法は大きな行列ではおそらくあまり効率的ではなく、コードのパフォーマンスが重要でない部分でのみ使用する必要があることを指摘しています。

Pythonでは、リストのリストを作成します。事前に寸法を宣言する必要はありませんが、宣言できます。例えば：

matrix = []
matrix.append([])
matrix.append([])
matrix[0].append(2)
matrix[1].append(3)

ここで、matrix [0] [0] == 2およびmatrix [1] [0] == 3です。リスト内包構文も使用できます。この例では、これを2回使用して「2次元リスト」を作成します。

from itertools import count, takewhile
matrix = [[i for i in takewhile(lambda j: j < (k+1) * 10, count(k*10))] for k in range(10)]

受け入れられた答えは適切ですが、完全に空の配列を作成するためにも使用できることを理解するのにしばらく時間がかかりました。

l =  [[] for _ in range(3)]

結果は

[[], [], []]

リストのリストを作成する必要があります。最善の方法は、ネストされた内包表記を使用することです。

>>> matrix = [[0 for i in range(5)] for j in range(5)]
>>> pprint.pprint(matrix)
[[0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0]]

あなたの[5][5]例では、内部に整数「5」を含むリストを作成していて、その5番目の項目にアクセスしようとすると、5番目の項目がないため、当然IndexErrorが発生します。

>>> l = [5]
>>> l[5]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

rows = int(input())
cols = int(input())

matrix = []
for i in range(rows):
  row = []
  for j in range(cols):
    row.append(0)
  matrix.append(row)

print(matrix)

なぜそんなに長いコードなのPythonですか？

Pythonに慣れていない昔、2Dマトリックスを書くための1行の答えを見て、Pythonで2Dマトリックスを再び使用するつもりはないと自分に言い聞かせました。（これらの単一行はかなり恐ろしく、Pythonが何をしているかについての情報を私に与えませんでした。また、私はこれらの省略形を知らないことに注意してください。）

とにかく、これはC、CPP、Javaのバックグラウンドから来た初心者のためのコードです

Pythonの愛好家とエキスパートへの注意：詳細なコードを書いたからといって、反対票を投じないでください。

読みやすくするための書き直し：

# 2D array/ matrix

# 5 rows, 5 cols
rows_count = 5
cols_count = 5

# create
#     creation looks reverse
#     create an array of "cols_count" cols, for each of the "rows_count" rows
#        all elements are initialized to 0
two_d_array = [[0 for j in range(cols_count)] for i in range(rows_count)]

# index is from 0 to 4
#     for both rows & cols
#     since 5 rows, 5 cols

# use
two_d_array[0][0] = 1
print two_d_array[0][0]  # prints 1   # 1st row, 1st col (top-left element of matrix)

two_d_array[1][0] = 2
print two_d_array[1][0]  # prints 2   # 2nd row, 1st col

two_d_array[1][4] = 3
print two_d_array[1][4]  # prints 3   # 2nd row, last col

two_d_array[4][4] = 4
print two_d_array[4][4]  # prints 4   # last row, last col (right, bottom element of matrix)

使用する：

matrix = [[0]*5 for i in range(5)]

このレベルではデータが不変であるため、最初のディメンションの* 5が機能します。

ゼロ（1）の行列を宣言するには：

numpy.zeros((x, y))

例えば

>>> numpy.zeros((3, 5))
    array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
   [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
   [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

またはnumpy.ones（（x、y））例

>>> np.ones((3, 5))
array([[ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
   [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
   [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.]])

三次元でも可能です。（http://www.astro.ufl.edu/~warner/prog/python.html参照->多次元配列）

これは私が通常Pythonで2D配列を作成する方法です。

col = 3
row = 4
array = [[0] * col for _ in range(row)]

この構文は、リスト内包表記で2つのforループを使用するよりも覚えやすいと思います。

私は最初のPythonスクリプトを使用しています。正方行列の例に少し混乱したので、次の例が時間の節約に役立つことを願っています。

 # Creates a 2 x 5 matrix
 Matrix = [[0 for y in xrange(5)] for x in xrange(2)]

そのため

Matrix[1][4] = 2 # Valid
Matrix[4][1] = 3 # IndexError: list index out of range

NumPyを使用すると、次のように空の行列を初期化できます。

import numpy as np
mm = np.matrix([])

そして、後でこのようなデータを追加します：

mm = np.append(mm, [[1,2]], axis=1)

私はこのようにコンマで区切られたファイルを読み込みます：

data=[]
for l in infile:
    l = split(',')
    data.append(l)

リスト「data」は、インデックスdata [row] [col]を含むリストのリストです。

リストのリストについて考えることを強いられるのではなく、2D配列として考えることができるようにしたい場合（私の意見でははるかに自然です）、次のことができます。

import numpy
Nx=3; Ny=4
my2Dlist= numpy.zeros((Nx,Ny)).tolist()

結果はリスト（NumPy配列ではない）であり、数値、文字列など、個々の位置を上書きできます。

それが辞書の目的です！

matrix = {}

キーと値は次の2つの方法で定義できます。

matrix[0,0] = value

または

matrix = { (0,0)  : value }

結果：

   [ value,  value,  value,  value,  value],
   [ value,  value,  value,  value,  value],
   ...

使用する：

import copy

def ndlist(*args, init=0):
    dp = init
    for x in reversed(args):
        dp = [copy.deepcopy(dp) for _ in range(x)]
    return dp

l = ndlist(1,2,3,4) # 4 dimensional list initialized with 0's
l[0][1][2][3] = 1

私はNumPyが進むべき道だと思います。上記は、NumPyを使用したくない場合の一般的なものです。

リストを使用して：

matrix_in_python  = [['Roy',80,75,85,90,95],['John',75,80,75,85,100],['Dave',80,80,80,90,95]]

dictを使用して：この情報をハッシュテーブルに保存して、次のような高速検索を行うこともできます。

matrix = { '1':[0,0] , '2':[0,1],'3':[0,2],'4' : [1,0],'5':[1,1],'6':[1,2],'7':[2,0],'8':[2,1],'9':[2,2]};

matrix ['1']はO（1）時間の結果を与えます

* nb：ハッシュテーブルの衝突に対処する必要があります

開始前にサイズ情報がない場合は、2つの1次元リストを作成します。

list 1: To store rows
list 2: Actual two-dimensional matrix

行全体を最初のリストに格納します。完了したら、リスト1をリスト2に追加します。

from random import randint

coordinates=[]
temp=[]
points=int(raw_input("Enter No Of Coordinates >"))
for i in range(0,points):
    randomx=randint(0,1000)
    randomy=randint(0,1000)
    temp=[]
    temp.append(randomx)
    temp.append(randomy)
    coordinates.append(temp)

print coordinates

出力：

Enter No Of Coordinates >4
[[522, 96], [378, 276], [349, 741], [238, 439]]

# Creates a list containing 5 lists initialized to 0
Matrix = [[0]*5]*5

この短い表現に注意してください。@ FJの回答にある完全な説明を参照してください

l=[[0]*(L) for _ in range(W)]

より高速になります：

l = [[0 for x in range(L)] for y in range(W)] 

次のように、角かっこで2つ以上の角かっこまたは3番目の角かっこ（[]コンマで区切られた）を入れ子にして、空の2次元リストを作成できます。

Matrix = [[], []]

ここで、1を追加したい場合は、Matrix[0][0]次のように入力します。

Matrix[0].append(1)

次に、Matrixと入力してEnterキーを押します。出力は次のようになります。

[[1], []]

これを試して：

rows = int(input('Enter rows\n'))
my_list = []
for i in range(rows):
    my_list.append(list(map(int, input().split())))

事前に定義された数値を持つマトリックスが必要な場合は、次のコードを使用できます。

def matrix(rows, cols, start=0):
    return [[c + start + r * cols for c in range(cols)] for r in range(rows)]


assert matrix(2, 3, 1) == [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

Pythonで行列を作成するためのコードスニペットを次に示します。

# get the input rows and cols
rows = int(input("rows : "))
cols = int(input("Cols : "))

# initialize the list
l=[[0]*cols for i in range(rows)]

# fill some random values in it
for i in range(0,rows):
    for j in range(0,cols):
        l[i][j] = i+j

# print the list
for i in range(0,rows):
    print()
    for j in range(0,cols):
        print(l[i][j],end=" ")

私が何かを見逃した場合は提案してください。