python遍历二维数组

在Python中，遍历二维数组可以使用双重循环，也可以使用列表生成式。下面是两种方法的示例代码：

1. 双重循环

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

for i in range(len(arr)):
    for j in range(len(arr[i])):
        print(arr[i][j], end=' ')
    print()

输出结果：

1 2 3 
4 5 6 
7 8 9 

2. 列表生成式

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

for row in arr:
    print(' '.join([str(elem) for elem in row]))

输出结果：

1 2 3
4 5 6
7 8 9

以上两种方法都可以遍历二维数组，选择哪一种方法取决于你的个人喜好和代码逻辑。

相关问题

python遍历二维数组的一列

### 遍历二维数组的一列

在Python中，可以使用多种方法来遍历二维数组的一列。以下是几种常见的方式：

#### 使用列表推导式
对于简单的操作，可以直接利用列表推导式获取指定索引位置的元素。

import numpy as np

array_2d = np.array([[1, 2, 3],
                     [4, 5, 6],
                     [7, 8, 9]])

column_index = 1
column_data = [row[column_index] for row in array_2d]

print(column_data)

这段代码会打印出`[2, 5, 8]`作为第二列的数据[^2]。

#### 利用NumPy库函数
如果已经安装并导入了NumPy库，则可以通过更简洁的方式来访问特定列。

import numpy as np

array_2d = np.array([[1, 2, 3],
                     [4, 5, 6],
                     [7, 8, 9]])

column_index = 1
column_data = array_2d[:, column_index]

print(column_data)

这里同样会得到相同的结果 `[2 5 8]` ，但是采用了更加直观和高效的切片方式。

#### 结合循环结构实现自定义逻辑处理
当需要对每一项执行额外的操作时，可以在for循环内部加入更多复杂的业务逻辑。

import numpy as np

array_2d = np.array([[1, 2, 3],
                     [4, 5, 6],
                     [7, 8, 9]])
                     
column_index = 1
for item in array_2d[:, column_index]:
    processed_item = item * 2  # 假设要将每项乘以2
    print(processed_item)

上述例子展示了如何通过遍历一列来进行数据加工，并输出加倍后的数值 `4`, `10`, `16`.

python 创建遍历二维数组

使用numpy库可以很方便地创建二维数组。可以使用numpy的array函数来创建二维数组，例如：

import numpy as np

# 创建一个2x3的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(arr)

输出结果为：

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

其中，`np.array()`函数的参数是一个列表，列表中的每个元素也是一个列表，表示二维数组的每一行。在这个例子中，`[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]`表示一个2行3列的二维数组。