矩阵是二维结构。在普通Python中，矩阵最自然的表示形式是列表列表。

因此，可以将行矩阵编写为：[[1, 2, 3, 4]]

并将列矩阵写成：[[1],

[2],

[3],

[4]]

这很好地扩展到m x n矩阵：[[10, 20],

[30, 40],

[50, 60]]

有关如何用纯Python开发完整矩阵包的示例，请参见matfunc.py。

它的文档是here。

下面是一个简单的python中使用列表表示进行矩阵乘法的示例：>>> from pprint import pprint

>>> def mmul(A, B):

nr_a, nc_a = len(A), len(A[0])

nr_b, nc_b = len(B), len(B[0])

if nc_a != nr_b:

raise ValueError(‘Mismatched rows and columns’)

return [[sum(A[i][k] * B[k][j] for k in range(nc_a))

for j in range(nc_b)] for i in range(nr_a)]

>>> A = [[1, 2, 3, 4]]

>>> B = [[1],

[2],

[3],

[4]]

>>> pprint(mmul(A, B))

[[30]]

>>> pprint(mmul(B, A), width=20)

[[1, 2, 3, 4],

[2, 4, 6, 8],

[3, 6, 9, 12],

[4, 8, 12, 16]]

正如另一位受访者所提到的，如果您认真对待矩阵工作，那么就需要安装numpy，它可以直接支持许多矩阵操作：