在Python 3中有效地初始化n * m大小的二维数组？

我正在使用Python 3，并试图创建已知和固定大小的2D整数数组。我怎样才能做到这一点？在Python 3中有效地初始化n * m大小的二维数组？

我想到的数组是Python提供的array.array，虽然我不反对使用类似NumPy的库。

我知道这可以通过列表完成，但我想使用一个数组，因为它们更节省空间。现在，我正在初始化列表以这种方式，但我想用一个数组来替代它：

my_list = [[ 0 for _ in range(height) ] for _ in range(.width)]

例如，在C，我会写

int my_array[ width ][ height ];

如何我这样做在Python

2017-07-30 tpepin96

是您打开使用numpy的？ –

那么，你究竟是什么**你是否指数组？ 'numpy.ndarray'？或'array.array'？ –

请发布一个简单的例子。什么是实际的数据类型？ https://docs.python.org/3/library/array.html？ – wwii

您可以使用numpy的：

import numpy as np 
my_array = np.zeros([height, width])

例如：

>>> np.zeros([3, 5]) 
array([[ 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0.]])

请注意，如果你特别需要整数，你应该使用dtype参数

>>> np.zeros([3, 5], dtype=int) 
array([[0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0]])

2017-07-30 22:43:16

这些空间是否像'''array.array''s一样高效？我将要使用的整数阵列预计在〜1000x1000的数量级。编辑：我做了一些Numpy文档的阅读，好像我可以指定数组来使用int-8类型，我目前正在试图找出每个元素有多少开销。 – tpepin96

@ tpepin96是的，他们是。尽管如此，鉴于您所谈论的维度，即使列表列表也不会成为现代硬件上的问题。 –

@ tpepin96它们是原始数组，因此每个元素都是'dtype'暗示的任何大小... –

您发布的代码的numpy的当量是：

import numpy as np 
my_array = np.empty([height, width])

empty保留未初始化的空间，因此它比zeros稍快，因为zeros必须确保所有内容最初设置为0.

请注意，与在C/C++中一样，在读取它们之前应先写入值，因为它们最初“包含垃圾”。

文档：

2017-07-31 02:52:03 jp48

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