Python 中二维矩阵的单元格分配，无需 numpy

下面是我的脚本，它基本上创建了一个 12x8 的零矩阵，其中填充了 0。然后我想将其一一填充。假设第 2 列第 0 行需要为 5。我该怎么做？下面的示例显示了我是如何做到的以及错误的（根据我的需要）输出：

list_MatrixRow = []
list_Matrix = [] #Not to be confused by what the book calls, optimal alignment score matrix

int_NumbOfColumns = 12
int_NumbOfRows = 8

for i in range (0, int_NumbOfColumns): # Puts Zeros across the first Row
    list_AlignMatrixRow.append(0)
for i in range (0, int_NumbOfRows):
    list_AlignMatrix.append(list_AlignMatrixRow) 
#add the list in another list to make matrix of Zeros
#-------------------THE ACTUAL PROBLEMATIC PART; ABOVE IS FINE(It Works)------------

list_AlignMatrix[2][0] = 5 
# This is what logically makes sense but here is the output 
# which happens but I don't want (there should be all 0s and 
# only one 5 on the cell [2][0]):

[5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

每行都指向同一个子列表。这是重复附加相同子列表的结果。因此，当您修改一行时，您最终也会修改其他行。

我会这样做：

ncols = 12
nrows = 8
matrix = [[0] * ncols for i in range(nrows)]
matrix[2][0] = 5 

matrix包含：

[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

关于编码风格的旁白：在 Python 中，在名称中包含对象的类型是一种糟糕的形式。我选择重命名int_NumbOfColumns as ncols。如果您需要更具描述性的内容，请使用类似column_count。一般来说，应避免混合大小写名称，而类名通常使用驼峰命名法。看PEP 8——Python 代码风格指南 http://www.python.org/dev/peps/pep-0008/了解更多。

Edit：既然你提到你是Python新手，这里有更多的解释。

这是一个列表理解 http://docs.python.org/tutorial/datastructures.html#list-comprehensions:

matrix = [[0] * ncols for i in range(nrows)]

它也可以写成一个常规的 for 循环：

matrix = []
for i in range(nrows):
    matrix.append([0] * ncols)