Python之二维数组(list与numpy.array)

1、python中的二维数组，主要有list和numpy.array两种 

>>import numpy as np

>>a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
>>a
[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
>>type(a)
<type 'list'>

>>b=np.array(a)"""List 转为 array"""
>>type(b)
<type 'numpy.array'>
>>b
array=([[1,2,3],
        [4,5,6],
        [7,8,9]])

• 2、list对应的索引输出情况：

>>a[1][1]
5

>>a[1]
[4,5,6]

>>a[1][:]
[4,5,6]

>>a[1,1]"""相当于a[1,1]被认为是a[(1,1)],不支持元组索引"""
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: list indices must be integers, not tuple
>>a[:,1]

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: list indices must be integers, not tuple

• 3、numpy.array对应的索引输出情况：

>>b[1][1]
5

>>b[1]
array([4,5,6])

>>b[1][:]
array([4,5,6])

>>b[1,1]
5

>>b[:,1]
array([2,5,8])

• 对比可以看出， numpy.array支持比list更多的索引方式，这也是我们最经常遇到的关于两者的区别。此外从[Numpy-快速处理数据]上可以了解到“由于list的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，有3个指针和3个整数对象。”

• 4、先看一段代码

• 先看一段代码
  >>array = [0, 0, 0]
  >>matrix = [array*3]
  ## [[0,0,0,0,0,0,0,0,0]]
  
  这段代码其实没有新建一个二维数组
  
  再看一段代码
  
  >>array = [0, 0, 0]
  >>matrix = [array] * 3
  ## [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
  
  咋一看这段代码应该创建一个二维数组了
  
  测试一下
  
  >>matrix[0][1] = 1
  >>print matrix
  ## [[0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]]
  
  照理matrix[0][1]修改的应该只是二维数组中的一个元素，但是测试结果表明，修改的是每个List的第二个元素。

  matrix = [array] * 3操作中，只是创建3个指向array的引用，所以一旦array改变，matrix中3个list也会随之改变。