是否可以在 Python 中创建不同类型的多维数组？我通常解决它的方式是[([None] * n) for i in xrange(m)]，但我不想使用list。我想要的东西实际上是内存中连续的指针数组，而不是列表。 （每个列表本身是连续的，但是当你制作列表列表时，不同的列表可能会分布在 RAM 中的不同位置。）
另外，与empty_array(m, n) 相比，编写[([None] * n) for i in xrange(m)] 是一种相当复杂的初始化空数组的方式。有没有更好的选择？
【问题讨论】：
如果您使用的是 numpy，那么碰巧，numpy 对象数组是“内存中指针的连续数组”。
但是，它们破坏了 numpy 数组的通常用途，并且往往最终成为手头问题的糟糕答案......
（相同类型的连续内存 --> 对整个数组的快速计算...对象数组不允许这样做，因为它们只是指向 python 对象的指针数组。）。
不过，np.empty((m,n), dtype=np.object) 可以满足您的需求。
例如
x = np.empty((3,4), dtype=np.object)
print x
x[2,3] = range(5)
x[1,2] = 2
x[1,3] = (item*2 for item in xrange(10))
print x
产量：
Initial array:
[[None None None None]
[None None None None]
[None None None None]]
Modified array:
[[None None None None]
[None None 2 <generator object <genexpr> at 0x8700d9c>]
[None None None [0, 1, 2, 3, 4]]]
请注意，它会比“普通”numpy 数组慢得多，内存效率也低得多！ （即，即使是 None 对象与（numpy，不是 python）浮点数相比也会占用相当多的内存，并且您已经获得了存储在数组中的指针的额外开销。一个大对象数组将使用大量记忆！）
但是，如果您实际上需要的是一个多维列表，并且您不会频繁地对其进行附加或更改其大小，那么它们会非常方便。它们本质上等同于 matlab 的元胞数组，虽然在 python 中对这种数据结构的需求较少（python 有列表），但有时它很方便！
【讨论】：
在许多情况下，不需要这样的数组，因为这些问题有更优雅的解决方案。说明您想做什么，以便有人可以提供一些提示。
无论如何，如果你真的，真的需要这样的数据结构，请使用array.array。
【讨论】：
array.array 允许数组中包含不同类型的对象？