python中的二维数组表示（list与numpy.array）

1.list为python中最为常见的数据结构，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。

    由此，当为了保存一个简单的[1,2,3]时，需要3个指针和3个整数对象

    用list来表示二维数组时，最外层的list中每个元素为一维数组，即

    a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

    >>a

            [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

2. numpy.array可以专门表示二维或多维数据

       b=np.array(a)

       >>b

            array=([[1,2,3],

                        [4,5,6],

                        [7,8,9]])

3.两者区别

    在索引方式上，numpy.array支持比list更多的索引方式。

    list对应的索引方式：

    a[1][1] = 5

    a[1] = [4,5,6]

    a[1][:] = [4,5,6]

    a[1,1] 

    会报错，相当于被认为a[(1,1)]  ，即索引项被误认为是元组(1,1) ，报以下错误：

    TypeError: list indices must be integers, not tuple

    a[:,1]

    同上，报同样错误

numpy.array对应的索引方式：

    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])

由此可以看出，numpy.array支持比list更多的索引方式