在Python中，二维数组可以通过嵌套的方式来建立。一个二维数组实际上是一个列表，其中每个元素也是一个列表。二维数组的建立可以通过多种方法实现，下面将从多个方面对Python中二维数组的建立进行详细阐述。
一、使用嵌套列表
一种常见的方法是使用嵌套列表来表示二维数组。通过在一个列表中嵌套多个列表，可以创建一个具有多行和多列的二维数组。以下是一个例子：
array = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
在上面的代码中，我们使用嵌套列表的方式创建了一个3行3列的二维数组。每个内部列表代表二维数组的一行，内部列表的元素代表二维数组的列。
使用嵌套列表建立二维数组的优点是简单直观，易于理解和使用。然而，如果需要频繁进行数组的操作和修改，使用嵌套列表可能效率较低，因为需要进行循环遍历才能访问和修改特定位置的元素。
二、使用NumPy库
NumPy是Python中用于科学计算的重要库，它提供了高性能的多维数组对象ndarray。通过使用NumPy库，可以更方便地创建和操作二维数组。
要使用NumPy创建二维数组，首先需要安装NumPy库。然后可以使用以下代码导入NumPy库并创建一个二维数组：
import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
在上面的代码中，我们使用np.array()函数将一个嵌套列表转换为NumPy的ndarray对象，从而创建了一个与前面例子中相同的二维数组。
使用NumPy创建二维数组的优点是可以利用NumPy提供的许多高效的数组操作函数和方法。例如，可以使用ndarray对象的shape属性获取二维数组的形状，使用索引和切片操作访问和修改特定位置的元素，使用NumPy的数学函数对数组进行计算等。
三、使用列表推导式
除了使用嵌套列表和NumPy库，还可以使用列表推导式来创建二维数组。列表推导式是一种简洁的语法，可以通过一行代码生成列表。
以下是使用列表推导式创建二维数组的示例：
array = [[i + j for i in range(3)] for j in range(3)]
在上面的代码中，我们使用两个嵌套的循环表达式生成一个3行3列的二维数组。外层循环用于生成行索引，内层循环用于生成列索引，并通过i+j的表达式计算每个元素的值。
使用列表推导式创建二维数组的优点是简洁、灵活，可以根据需要自由定义生成列表的规则。然而，列表推导式对于较大的二维数组可能效率较低，因为需要生成完整的列表对象。
四、使用pandas库
pandas是一个用于数据分析和处理的常用库，它提供了高级的数据结构和数据操作函数。通过使用pandas库的DataFrame对象，可以方便地创建和操作二维数组。
要使用pandas创建二维数组，首先需要安装pandas库。然后可以使用以下代码导入pandas库并创建一个二维数组的DataFrame对象：
import pandas as pd
data = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
df = pd.DataFrame(data)
在上面的代码中，我们将嵌套列表作为输入数据，通过pd.DataFrame()函数创建了一个DataFrame对象。DataFrame对象类似于Excel中的表格，每行代表二维数组的一行，每列代表二维数组的一列。
使用pandas库创建二维数组的优点是可以方便地进行数据处理和分析，例如筛选特定行或列的数据、进行统计和计算等。pandas库还提供了丰富的数据导入和导出功能，可以将二维数组与其他数据源进行交互。
五、总结
本文从使用嵌套列表、NumPy库、列表推导式和pandas库等多个方面对Python中二维数组的建立进行了详细的阐述。
通过嵌套列表可以简单地创建二维数组，但在频繁操作和修改数组时效率较低；使用NumPy库可以更方便地进行二维数组的操作和计算；使用列表推导式可以灵活地生成二维数组，但对于较大的数组可能效率较低；使用pandas库可以方便地进行数据处理和分析。
根据实际需求和场景，选择合适的方法来创建和处理二维数组，将有助于提高编程效率和代码质量。