python二维数组赋值

可以使用嵌套列表的方式来创建二维数组，并通过索引来赋值。例如：

arr = [[ for j in range(cols)] for i in range(rows)]
arr[][] = 1

其中，`rows` 和 `cols` 分别表示二维数组的行数和列数。第一行代码创建了一个 `rows` 行、`cols` 列的二维数组，每个元素都初始化为 。第二行代码将第一个元素赋值为 1。

相关问题

Python二维数组赋值

可以使用以下方式进行赋值：

my_list = [[0]*n for i in range(m)]
其中m表示二维数组的行数，n表示二维数组的列数。这个语句将初始化一个m行n列的二维数组，并将每个元素都赋值为0。如果需要给特定元素赋值，可以使用以下方式：

my_list[row_index][col_index] = value
其中row_index和col_index表示要赋值的元素所在的行和列的索引，value是要赋的值。

python给二维数组赋值

### 如何在Python中给二维数组赋值

在Python中，可以通过多种方式创建并初始化二维数组。以下是几种常见方法：

#### 使用列表推导式创建二维数组
通过嵌套的列表来表示二维数组是一种简单的方法。

rows, cols = (3, 4)
arr = [[0 for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]
print(arr)

这种方法利用了列表推导式的特性，能够快速生成指定大小且初始值相同的二维数组[^1]。

#### 利用NumPy库构建多维数组
对于更复杂的科学计算任务来说，`numpy`提供了更为高效的数据结构——ndarray对象用于处理向量和矩阵运算。

import numpy as np

# 创建一个形状为(3, 4)，元素全为零的二维数组
np_arr_zeros = np.zeros((3, 4))
print(np_arr_zeros)

# 或者也可以直接定义具体的数值填充到新建立好的框架里去
data = [
    [1, 2],
    [3, 4]
]

np_customized_array = np.array(data)
print(np_customized_array)

这里展示了两种不同的途径来设置二维数组的内容：一种是从头开始构造；另一种则是基于已有的数据集转换而来。

#### 修改现有二维数组中的单个元素或子区域
无论是普通的Python列表还是NumPy数组，都可以很方便地访问特定位置上的元素，并对其进行更新操作。

my_list_of_lists = [[1, 2], [3, 4]]
my_numpy_matrix = np.arange(6).reshape(2, 3)

# 更新list形式下的某个具体坐标处的值
my_list_of_lists[0][1] = 'new value'
print(my_list_of_lists)

# 对于numpy.ndarray而言，则支持更加灵活的选择器语法
my_numpy_matrix[1, :] *= 2  # 将第二行乘以二倍
print(my_numpy_matrix)

上述例子说明了如何针对不同类型的容器修改其内部存储的信息。值得注意的是，在执行这类更改之前应当确认所使用的索引不会超出界限范围之外。