<p>如果您真的需要一个矩阵,那么最好使用<code>numpy</code>。<code>numpy</code>中的矩阵运算通常使用二维数组类型。创建新数组的方法有很多;最有用的方法之一是<code>zeros</code>函数,该函数接受形状参数并返回给定形状的数组,其值初始化为零:</p>
<pre><code>>>> 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.]])
</code></pre>
<p><code>numpy</code>还提供了<code>matrix</code>类型。它不太常用,有些人使用它。但它对于从Matlab和其他环境中来到<code>numpy</code>的人很有用。我想我应该把它包括进去,因为我们在讨论矩阵!</p>
<pre><code>>>> numpy.matrix([[1, 2], [3, 4]])
matrix([[1, 2],
[3, 4]])
</code></pre>
<p>下面是一些创建二维数组和矩阵的其他方法(为了紧凑性而删除输出):</p>
<pre><code>numpy.matrix('1 2; 3 4') # use Matlab-style syntax
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.ndarray((5, 5)) # use the low-level constructor
</code></pre>