Python二维列表|极客教程

Python二维列表

一、什么是二维列表

在Python中，列表（List）是一种可变的有序数据集合，可以存储任意类型的元素。二维列表即为列表的列表，也可以称为嵌套列表。二维列表可以理解为一个二维的表格，其中的每个元素可以通过两个索引来定位，例如，可以用list[row][col]的方式访问表格中的元素。

二、创建二维列表

要创建一个二维列表，可以在一个外部列表中嵌套多个内部列表。下面是一个创建二维列表的示例代码：

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

上述代码创建了一个包含3个内部列表的二维列表。每个内部列表都包含3个元素。我们可以通过以下方式获取二维列表的信息：

print(matrix)         # [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(matrix[0])      # [1, 2, 3]
print(matrix[1][2])   # 6

三、遍历二维列表

要遍历二维列表，可以使用嵌套的循环结构，外层循环用于遍历外部列表的每个元素，内层循环用于遍历内部列表的元素。下面是一个遍历二维列表的示例代码：

for row in matrix:
    for element in row:
        print(element, end=' ')
    print()

运行结果：

1 2 3
4 5 6
7 8 9

上述代码按行遍历二维列表，并逐个输出每个元素。使用end=' '参数可以在输出元素之间添加空格，使用print()语句可以在每行输出后换行。

四、修改二维列表的元素

二维列表中的元素是可修改的，我们可以使用索引来修改特定位置的元素。下面是一个修改二维列表元素的示例代码：

matrix[1][2] = 10
print(matrix[1])   # [4, 5, 10]

上述代码将二维列表中索引为[1][2]的元素修改为10，并输出了修改后的结果。

五、二维列表的常用操作

1. 获取二维列表的行数和列数

要获取二维列表的行数和列数，可以使用len()函数。len(matrix)可以获取二维列表的行数，len(matrix[0])可以获取二维列表的列数。下面是一个示例代码：

row_num = len(matrix)
col_num = len(matrix[0])
print(row_num, col_num)   # 3 3

2. 向二维列表添加新行或新列

添加新行或新列可以使用append()方法。如果要添加新行，可以将一个新的列表追加到二维列表的末尾；如果要添加新列，可以遍历二维列表的每个内部列表，将新的元素追加到每个内部列表的末尾。下面是一个示例代码：

# 添加新行
new_row = [10, 11, 12]
matrix.append(new_row)

# 添加新列
new_col = 100
for row in matrix:
    row.append(new_col)

print(matrix)

运行结果：

[[1, 2, 3, 100], [4, 5, 6, 100], [7, 8, 9, 100], [10, 11, 12, 100]]

上述代码分别添加了一个新行和一个新列，并输出修改后的二维列表。

3. 删除二维列表的行或列

要删除二维列表的行或列，可以使用del语句。如果要删除某一行，可以使用del matrix[row]；如果要删除某一列，可以遍历二维列表的每个内部列表，使用del语句删除指定位置的元素。下面是一个示例代码：

# 删除第二行
del matrix[1]

# 删除第二列
for row in matrix:
    del row[1]

print(matrix)

运行结果：

[[1, 3], [7, 9]]

上述代码分别删除了第二行和第二列，并输出修改后的二维列表。

六、应用示例：矩阵乘法

二维列表在矩阵乘法中有广泛的应用。下面是一个使用二维列表实现矩阵乘法的示例代码：

def matrix_multiply(matrix1, matrix2):
    row_num1 = len(matrix1)
    col_num1 = len(matrix1[0])
    row_num2 = len(matrix2)
    col_num2 = len(matrix2[0])

    # 判断两个矩阵是否可以进行乘法运算
    if col_num1 != row_num2:
        print("错误：矩阵无法相乘")
        return None

    # 创建结果矩阵
    result = []
    for i in range(row_num1):
        result.append([0] * col_num2)

    # 矩阵乘法
    for i in range(row_num1):
        for j in range(col_num2):
            for k in range(col_num1):
                result[i][j] += matrix1[i][k] * matrix2[k][j]

    return result

# 测试示例
matrix1 = [[1, 2], [3, 4]]
matrix2 = [[5, 6], [7, 8]]
result = matrix_multiply(matrix1, matrix2)
print(result)   # [[19, 22], [43, 50]]

上述代码实现了两个矩阵的乘法操作，并输出了结果。