极客教程Python 二维数组的讲解
在 Python 中，二维数组也被称为矩阵，它是由多个一维数组组成的集合，可以表示为一个表格或者矩阵形式。二维数组通常用于表示二维数据结构，比如图像像素矩阵、地图矩阵等。本文将详细介绍 Python 中如何创建和操作二维数组。
创建二维数组
在 Python 中，我们可以使用列表（list）来创建二维数组，实际上就是列表的嵌套。下面是一个简单的示例，创建一个 3×3 的二维数组：
# 创建一个 3x3 的二维数组
matrix = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]
# 打印二维数组
for row in matrix:
print(row)
运行上面的代码，输出如下：
[1, 2, 3]
[4, 5, 6]
[7, 8, 9]
我们可以看到，我们成功创建了一个 3×3 的二维数组，并打印出了数组的内容。
访问二维数组元素
要访问二维数组中的元素，我们需要使用两个索引值，一个用于访问行，一个用于访问列。例如，如果我们想要访问第二行第三列的元素：
# 访问二维数组元素
print(matrix[1][2]) # 输出 6
上面的代码会输出数组中第二行第三列的元素，即数字 6。
修改二维数组元素
与访问二维数组元素类似，要修改二维数组中的元素也需要使用两个索引值。例如，我们可以将第一行第一列的元素修改为 100：
# 修改二维数组元素
matrix[0][0] = 100
# 打印修改后的二维数组
for row in matrix:
print(row)
运行上面的代码，输出如下：
[100, 2, 3]
[4, 5, 6]
[7, 8, 9]
可以看到，我们成功将第一行第一列的元素修改为了 100。
添加元素到二维数组
我们也可以通过使用 append 方法向二维数组中添加新的行。例如，我们可以向上面的二维数组中添加一行 [10, 11, 12]：
# 添加元素到二维数组
matrix.append([10, 11, 12])
# 打印添加新行后的二维数组
for row in matrix:
print(row)
运行上面的代码，输出如下：
[100, 2, 3]
[4, 5, 6]
[7, 8, 9]
[10, 11, 12]
可以看到，我们成功向二维数组中添加了一行新的元素。
删除二维数组元素
要删除二维数组中的某一行，我们可以使用 del 语句。例如，我们想要删除第二行：
# 删除二维数组元素
del matrix[1]
# 打印删除一行后的二维数组
for row in matrix:
print(row)
运行上面的代码，输出如下：
[100, 2, 3]
[7, 8, 9]
[10, 11, 12]
可以看到，我们成功删除了第二行。
遍历二维数组
如果我们想要遍历二维数组的所有元素，可以使用嵌套的循环来实现。例如，遍历上面的 3×3 的二维数组：
# 遍历二维数组
for i in range(len(matrix)):
for j in range(len(matrix[i])):
print(matrix[i][j], end=' ')
print()
运行上面的代码，输出如下：
100 2 3
7 8 9
10 11 12
可以看到，我们成功遍历了二维数组中的所有元素。
使用 NumPy 创建二维数组
除了使用列表来表示二维数组外，我们还可以使用 NumPy 库来创建和操作二维数组。NumPy 是一个用于科学计算的强大库，提供了丰富的数组操作功能。下面是一个使用 NumPy 创建二维数组的示例：
# 使用 NumPy 创建二维数组
import numpy as np
np_matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(np_matrix)
运行上面的代码，输出如下：
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
可以看到，我们使用 NumPy 创建了一个 3×3 的二维数组。
NumPy 中的常用操作
除了创建二维数组外，NumPy 还提供了一些常用的操作函数，比如矩阵转置、矩阵相乘等。下面是一些常用操作的示例：
# 矩阵转置
np_transposed = np_matrix.T
print(np_transposed)
# 矩阵相乘
np_dot_product = np.dot(np_matrix, np_matrix)
print(np_dot_product)
运行上面的代码，可以看到矩阵转置和矩阵相乘的结果。
通过本文的介绍，我们了解了如何在 Python 中创建、访问、修改、添加、删除和遍历二维数组。另外，我们还了解了如何使用 NumPy 库来更加方便地操作二维数组。