极客教程如何在 Python 中定义二维数组
在 Python 中，我们可以使用嵌套列表来定义二维数组。二维数组也可以称为矩阵，是一个包含一组行和列的数据结构。在这篇文章中，我们将详细讨论如何定义和操作二维数组。
嵌套列表
在 Python 中，嵌套列表是定义二维数组最常见的方法。我们可以使用列表里面再嵌套列表的方式来表示二维数组。例如，下面是一个包含3行3列元素的二维数组的示例：
matrix = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
在这个示例中，matrix 是一个包含3个子列表的列表，每个子列表代表矩阵的一行。我们可以访问二维数组中的元素，只需要使用两个索引。第一个索引表示行号，第二个索引表示列号。例如，要访问矩阵第2行第3列的元素，我们可以这样做：
print(matrix[1][2]) # 输出：6
使用列表推导式
除了嵌套列表外，我们还可以使用列表推导式来创建二维数组。列表推导式是一种简洁的创建列表的方法，也可以用来创建二维数组。下面是一个使用列表推导式创建3行3列的二维数组的示例：
matrix = [[i+j for i in range(3)] for j in range(3)]
print(matrix)
运行上面的代码，我们会得到以下输出：
[[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]
在这个示例中，我们使用两个嵌套的列表推导式来创建一个3行3列的二维数组。外部的列表推导式负责生成每一行，而内部的列表推导式负责生成每一列的元素。
NumPy 库
除了使用嵌套列表和列表推导式外，我们还可以使用 NumPy 库来创建和操作二维数组。NumPy 是一个功能强大的科学计算库，提供了丰富的数组操作函数和方法。下面是一个使用 NumPy 创建二维数组的示例：
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
print(matrix)
上面的代码片段中，我们首先导入 NumPy 库，然后使用 np.array() 函数来创建一个包含3行3列元素的二维数组。运行代码后，我们会得到如下输出：
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
使用 NumPy 创建的二维数组具有更强大的功能，可以方便地进行各种数学运算、统计计算等操作。
遍历二维数组
在对二维数组进行操作时，我们经常需要遍历数组中的每个元素。可以使用嵌套的 for 循环来遍历二维数组，例如：
for i in range(len(matrix)):
for j in range(len(matrix[i])):
print(matrix[i][j], end=' ')
print()
上面的代码会输出二维数组 matrix 中的每个元素，每行的元素用空格隔开。通过嵌套的循环，我们可以访问到二维数组中的每个元素。
修改二维数组元素
我们可以通过索引来修改二维数组中的元素。例如，要将二维数组第2行第3列的元素修改为10，我们可以这样操作：
matrix[1][2] = 10
print(matrix)
运行上面的代码后，我们会得到输出：
[[ 1 2 3]
[ 4 5 10]
[ 7 8 9]]
如上所示，在 matrix[1][2] 的位置原来是6，修改后变为了10。
获取二维数组的行数和列数
有时候我们需要知道二维数组的行数和列数，在 Python 中可以通过以下方式获取：
num_rows = len(matrix)
num_cols = len(matrix[0]) if matrix else 0
print("Number of rows:", num_rows)
print("Number of columns:", num_cols)
上面的代码片段中，我们使用了内置函数 len() 来获取二维数组的行数和列数。其中，len(matrix) 返回的是二维数组的行数，len(matrix[0]) 返回的是第一行元素的个数，即为列数。
总结
在本文中，我们详细讨论了在 Python 中定义和操作二维数组的几种方法，包括使用嵌套列表、列表推导式和 NumPy 库。我们学习了如何创建、访问、修改二维数组中的元素，以及如何遍历二维数组和获取其行数和列数。二维数组是在数据科学、机器学习等领域中常用的数据结构，掌握这些操作方法将有助于我们更高效地处理二维数组相关的任务。