append方法构建多维数组

在Python中，可以使用append方法来构建多维数组。下面是一个例子：

# 创建一个空的二维数组
arr = []

# 添加第一行数据
arr.append([1, 2, 3])

# 添加第二行数据
arr.append([4, 5, 6])

# 打印数组
print(arr)

输出结果为：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

可以看到，通过多次调用append方法，我们可以构建一个多维数组。在这个例子中，我们使用了一个空的列表作为初始值，然后依次添加每一行数据。在实际应用中，我们也可以使用其他的数据结构来构建多维数组，比如使用numpy库中的ndarray对象。

相关问题

LABVIEW构建二维数组

### 如何在 LabVIEW 中构建和使用二维数组

#### 构建二维数组
在 LabVIEW 中，可以通过多种方式来创建二维数组。一种常见的方式是在前面板上放置一个数值控件并将其转换成数组形式。通过右键点击该控件，在弹出菜单中选择“表示形式->数组”，可以将单个元素变为一维或多维的数组输入框[^1]。

对于更复杂的场景下需要编程生成二维数组的情况，则可以在程序框图里利用函数节点实现。例如，“随机数 (0-1)” 函数配合循环结构以及自动索引功能能够方便地生产指定大小范围内的伪随机浮点型矩阵；而整数类型的随机分布则可通过调整参数后的“均匀白噪声” VI 来达成相同效果。

// 创建一个名为 Random Array 的VI，用于生成随机二维数组
// 输入：rows(行数)，columns(列数)
// 输出：randomArray(随机二维数组)

While Loop {
    For Loop { // 外层for loop控制行
        Indexing Disabled
        
        While Loop { // 内层while loop负责每行列填充
            Shift Register initialized with empty array
            
            Case Structure controlled by iteration terminal of inner while loop{
                True case: Append element to array using Build Array function and random number generation functions.
                
                False case: Pass the accumulated row data out as one dimension of final 2D array through tunnel.
            }
            
            Auto-indexed output from this while loop will form a single row.
        }
        
        Use another Build Array prim outside but at same level as outer for loop to collect all rows into full 2D structure.
    }
}

上述代码片段展示了如何在一个自定义虚拟仪器(VI)内嵌套循环以构造任意给定尺寸规格下的实数域上的随机值构成的矩形阵列。

#### 使用二维数组
一旦拥有了二维数组对象之后，就可以对其进行各种各样的处理操作了。比如访问特定位置处的数据项、遍历整个集合执行某些计算逻辑或是与其他同构数据集进行运算等基本动作均能轻松完成。值得注意的是，当涉及到多维度容器之间的交互时要特别留意其内部存储顺序（按照行优先还是列优先），这可能会影响到算法效率甚至正确性。

pycharm二维数组

### 创建和操作二维数组

#### 初始化二维数组
在 Python 中，可以通过多种方式来创建二维数组。一种常见的方式是利用列表推导式或嵌套的 `for` 循环构建多维结构。

# 方法一：通过列表乘法初始化固定值填充的二维数组
rows, cols = (3, 3)
arr = [[0]*cols for _ in range(rows)]
print(arr)  # 输出: [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

另一种更灵活的方法是从用户输入读取并解析成二维数组[^1]：

n = int(input())
matrix = []
for i in range(n):
    matrix.append([int(x) for x in input().split()])
print(matrix)

#### 访问与修改元素
为了遍历整个二维数组并对其中的每一个元素执行特定的操作，通常会采用双重循环结构。外部循环控制行数，内部循环负责列上的迭代过程[^4]。

for row_index in range(len(matrix)):
    for col_index in range(len(matrix[row_index])):
        print(f'Element at ({row_index},{col_index}): {matrix[row_index][col_index]}')

当需要更新某个位置的数据时，只需指定确切的位置坐标即可完成赋值动作。

matrix[1][2] = 7  # 将第2行第3列设置为7

#### 获取数组尺寸
借助 NumPy 库能够更加便捷地管理数值型数据集，并提供了属性 `.shape` 来查询当前对象的空间布局情况[^2]。

import numpy as np

array_2d = np.array([[1, 2, 3],
                     [4, 5, 6]])
size_info = array_2d.shape
print(size_info)  # 结果将是(2, 3)，表示两行三列