Python 初始化多维数组代码

Python 是一门功能强大的编程语言，它默认不支持多维数组，但使用第三方库（如 NumPy）可以轻松创建和操作多维数组。下面介绍Python 初始化多维数组代码的完整攻略。

使用列表嵌套

Python 中可以使用列表推导式（List Comprehension）或循环嵌套创建多维数组。

假设要创建一个 shape 为 (3, 4) 的二维数组，可以按如下代码实现：

# 使用列表推导式
arr = [[i * j for j in range(4)] for i in range(3)]
print(arr)

# 循环嵌套
arr = []
for i in range(3):
    inner_arr = []
    for j in range(4):
        inner_arr.append(i * j)
    arr.append(inner_arr)
print(arr)

输出结果：

[[0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3], [0, 2, 4, 6]]
[[0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3], [0, 2, 4, 6]]

使用NumPy库

NumPy是Python的一个强大的数学库，它提供了高效处理大型多维数组和矩阵的基本工具和算法。

当使用NumPy库时，我们通常使用NumPy的数组对象ndarray，它提供了创建和操作多维数组的方法。

按照如下代码创建一个 shape 为 (3, 4) 的二维数组：

import numpy as np

arr = np.zeros((3, 4))
print(arr)

arr = np.ones((3, 4))
print(arr)

arr = np.random.rand(3, 4)
print(arr)

输出结果：

[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]

[[1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]]

[[0.97407273 0.2182183  0.0866482  0.52370216]
 [0.17466536 0.02429996 0.1258468  0.21401949]
 [0.47361978 0.37846533 0.11627008 0.01282285]]

通过NumPy库创建多维数组的方法还有很多，可以通过自行学习 NumPy 库继续拓展。

最后，需要注意的是，Python 中的多维数组大多为浅拷贝，因此在操作多维数组时注意拷贝与原址的区别。