Python 作為一門高級編程語言，自然也有著很多方便快捷的特性，其中就包括行名和列名的處理方式。

#一維數(shù)組
a = [1, 2, 3, 4, 5]
#訪問數(shù)組的第i個元素
print(a[2])  #輸出3
#二維數(shù)組
b = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
#訪問數(shù)組的第i行第j列元素
print(b[1][2])  #輸出6

上述代碼中，我們聲明了一個一維數(shù)組 a 和一個二維數(shù)組 b，然后通過索引方式訪問數(shù)組元素。對于二維數(shù)組 b，我們需要通過兩個索引來訪問其中的元素，第一個索引表示行號，第二個索引表示列號。例如，b[1][2] 表示訪問 b 數(shù)組的第二行第三列元素，輸出6。

除了通過索引來訪問數(shù)組元素外，Python 還支持用行名和列名來訪問數(shù)組元素的方式。我們可以使用 Pandas 庫來處理基于行名和列名的數(shù)據(jù)。

import pandas as pd
#創(chuàng)建一個 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
#訪問 DataFrame 的第i行第j列元素
print(df.iloc[1, 2])  #輸出6
#訪問 DataFrame 的行名為2，列名為‘C’的元素
print(df.loc[2, 'C'])  #輸出9

上述代碼中，我們使用 Pandas 庫中的 DataFrame 類來創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)表，其中包含了三個列 A、B、C。通過 iloc[] 和 loc[] 方法，我們可以分別通過行號和列名來訪問數(shù)據(jù)表中的元素。例如，df.iloc[1, 2] 表示訪問數(shù)據(jù)表中的第二行第三列元素，輸出6；df.loc[2, 'C'] 表示訪問數(shù)據(jù)表中的行名為2，列名為‘C’的元素，輸出9。