关于python中的二维数组，主要有list和numpy.array两种。

好吧，其实还有matrices，但它必须是2维的，而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的。

我们主要讨论list和numpy.array的区别：

我们可以通过以下的代码看出二者的区别

>>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 to array conversion""">>type(b)<type 'numpy.array'>>>barray=([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])

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

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])

由上面的简单对比可以看出， 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。”

以上这篇Python中的二维数组实例(list与numpy.array)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。