摘要：
今天，我想在项目中使用二维数组来满足一些陷阱，并对将来避免陷阱做一个总结，主要包括二维数组的生成和切片。（1） 2D阵列的切片2D阵列有两种数据格式：list和np.array，但它们的切片方法完全不同。importpandasaspdimportnumpyasnplist=[[1,9]list_nparr=np.array（列表）列表[[1,9]列表_nparrray（[[1，
今天想在项目中使用二维数组遇到一些坑，做一个小结为以后避坑，主要是二维数组的生成和切片部分。
（1）二维数组的切片
二维数组有list和np.array 两种数据格式，但是它们的切片方式是完全不同的。
import pandas as pd
import numpy as np
list = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
list_nparr = np.array(list)
list
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
list_nparr
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
1.二维np.array的切片
list_nparr[0:2,0:2] # 按行列切片，中间用逗号隔开
array([[1, 2],
[4, 5]])
2.二维list的切片
- 只能每次只取一行切片，再循环
[list[i][0:2] for i in range(0,3)]
[[1, 2], [4, 5], [7, 8]]
（2）数组的生成
- 数组的复制 是对引用的复制
m=3
n=3
l= [[0]*m]*n
l
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
l[0][0]=3
l
[[3, 0, 0], [3, 0, 0], [3, 0, 0]]
可以看到[0]*3 实际上是对[0]进行了三次相同的引用。 改变其中一个引用，则3个都会发生改变。
所以为避免上述情况，一般用列表生成式去生成二维数组。
a = [[i for i in range(1,10)] for j in range(1,3)]
a
[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]