python怎么创建二维数组

Hey小伙伴们，今天来聊聊如何在Python中创建二维数组，是不是有时候觉得处理数据时，一维数组不够用，需要更复杂的数据结构呢？别担心，Python可以帮助你轻松搞定！

我们得知道Python中的二维数组其实是由列表（list）组成的列表，就是列表套列表，听起来是不是有点绕？别急，我来给你举个例子。

想象一下，你有一组学生的成绩，每个学生有数学、英语和物理三门课的成绩，这时候，你就可以用一个二维数组来存储这些数据，每个学生的成绩是一个列表，所有学生的成绩组成一个大的列表。

来看一个具体的代码示例：

创建一个二维数组，存储三个学生的成绩
students_scores = [
    [90, 85, 88],  # 第一个学生的成绩
    [75, 90, 85],  # 第二个学生的成绩
    [88, 90, 95]   # 第三个学生的成绩
]

这里，students_scores就是一个二维数组，它包含了三个学生的三门课成绩。

我们来聊聊如何访问二维数组中的元素，假设你想获取第一个学生英语课的成绩，可以这样操作：

获取第一个学生英语课的成绩
first_student_english = students_scores[0][1]
print(first_student_english)  # 输出：85

看到了吗？我们先用第一个索引0找到第一个学生的成绩列表，然后用第二个索引1找到英语课的成绩。

我们也可以对二维数组进行修改，给第一个学生的物理课成绩加5分：

给第一个学生的物理课成绩加5分
students_scores[0][2] += 5
print(students_scores)  # 输出：[[90, 85, 93], [75, 90, 85], [88, 90, 95]]

除了手动创建二维数组，Python还有一个非常强大的库——NumPy，它可以帮助我们更高效地处理大型数组，使用NumPy创建二维数组非常简单：

import numpy as np
使用NumPy创建一个二维数组
np_scores = np.array([
    [90, 85, 88],
    [75, 90, 85],
    [88, 90, 95]
])
print(np_scores)

这样，我们就得到了一个NumPy数组，它在处理数值计算时比普通列表更加高效。

别忘了NumPy还提供了很多方便的功能，比如计算平均分、最大分等，这里是一个计算平均分的例子：

计算每个学生的平均分
average_scores = np_scores.mean(axis=1)
print(average_scores)  # 输出：[86.66666667 83.33333333 90.        ]

看，这就是Python创建二维数组的小技巧，希望这些内容能帮到你在数据处理上更进一步，如果有任何疑问或者想要了解更多，随时留言交流哦！我们下次见！