python二维数组打印表格

下面是一个简单的例子，展示如何使用Python二维数组打印表格：

table = [['Name', 'Age', 'Gender'],
         ['John', '25', 'Male'],
         ['Lisa', '30', 'Female'],
         ['Bob', '18', 'Male']]

# 打印表格头
print('{:<10} {:<10} {:<10}'.format(table[0][0], table[0][1], table[0][2]))

# 打印分割线
print('-' * 30)

# 打印数据行
for row in table[1:]:
    print('{:<10} {:<10} {:<10}'.format(row[0], row[1], row[2]))

输出结果：

Name       Age        Gender    
------------------------------
John       25         Male      
Lisa       30         Female    
Bob        18         Male      

在这个例子中，我们定义了一个二维数组`table`，其中第一行是表格的表头，其余行是数据行。我们使用字符串格式化来打印表格，首先打印表格头，然后打印分割线，最后打印每一行的数据。在格式化字符串中，`<10`表示左对齐并占据10个字符的位置。

相关问题

python二维数组表示

Python 中的二维数组通常通过列表嵌套的方式表示。在这种数据结构中，每个元素是一个列表，而整个二维数组是由这些列表组成的一个大列表。这使得它能够有效地模拟矩阵、表格或其他需要行列分组的数据布局。

例如：

array_2d = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

在这个例子中，`array_2d` 就是一个由三个列表组成的二维数组。每个内层的列表代表了一行的数据。

你可以像操作单维列表一样对二维数组进行操作。例如访问元素、修改元素值、遍历等。以下是几个基本的操作示例：

1. 访问元素：

   print(array_2d)  # 输出：2

2. 修改元素值：

   array_2d = 10

3. 遍历所有元素：

   for row in array_2d:
       for element in row:
           print(element)

尽管 Python 的动态特性使其不需要显式声明数组的大小，但是如果你知道数组将包含多少行和列，使用列表推导式或循环创建二维数组可以更简洁高效：

rows = 3
cols = 3

# 使用列表推导式
array_2d = [[j * cols + i for i in range(cols)] for j in range(rows)]

# 或者使用循环创建
array_2d = []
for j in range(rows):
    inner_list = []
    for i in range(cols):
        inner_list.append(i+j*cols)  
    array_2d.append(inner_list)

print(array_2d)

以上就是 Python 中如何表示并操作二维数组的基本知识。

python二维数组操作

### Python 二维列表操作方法

#### 创建二维列表
可以直接通过嵌套列表来创建二维列表。例如：

matrix = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

也可以利用`for`循环或列表推导式动态构建较大规模的二维列表[^2]。

#### 访问元素
可以通过索引来访问特定位置上的值，比如获取第0行第1列的元素可以写作`matrix[0][1]`，这会返回数值2。

#### 修改元素
修改某个具体位置处的数据同样简单明了，只需指定行列坐标并赋予新值即可完成更新动作。如要将上述矩阵的第一行第二列改为10，则执行如下语句:`matrix[0][1]=10`。

#### 遍历二维列表
当需要逐一遍历整个表格内的每一个成员时，通常采用双重循环结构来进行迭代处理:

for i in range(len(matrix)):
    for j in range(len(matrix[i])):
        print(f'Element at {i},{j} is {matrix[i][j]}')

另一种更简洁的方式是借助于内置函数enumerate()简化代码逻辑:

for rowIndex,rowData in enumerate(matrix):
    for colIndex,value in enumerate(rowData):
        print(f'Element at ({rowIndex},{colIndex})={value}')

#### 转置二维列表
对于转置操作而言，如果不想依赖第三方库的话，那么最直观的办法就是交换原表各行各列的位置关系形成新的布局形式。下面给出了一种基于列表解析式的解决方案[^4]:

transposed_matrix = [[row[colIdx] for row in matrix] for colIdx in range(len(matrix[0]))]

另外还可以考虑运用zip(*iterables)配合星号解包参数特性达成相同效果:

transposed_matrix_zip = list(map(list, zip(*matrix)))

#### 排序二维列表
针对排序需求，可以根据不同维度（即行或者列）以及自定义比较规则灵活调整策略。这里提供两种常见场景下的实现方式：一是沿某一方向全局升/降序排列；二是依据特定字段作为关键字指引局部有序化过程[^3]。

##### 按照行进行整体排序
使用sorted()内建工具加上key参数指定辅助判断条件能够轻松搞定此类任务。假设希望按照每行之和从小到大重排给定矩阵，则编写相应表达式如下所示:

import numpy as np
sorted_by_row_sum = sorted(matrix, key=lambda x: sum(x))

##### 对单个属性实施优先级控制
有时仅需关注部分特征而忽略其余干扰因素，在这种情况下引入operator.itemgetter()辅助类有助于提高效率与可读性。此处举例说明怎样让对象先按第三项再依首项决定先后顺序:

from operator import itemgetter
custom_sorted = sorted(matrix, key=itemgetter(2, 0))