ここで説明したリストは，要素を1次元に並べたものであった．Pythonでは1次元のリストだけでなく，2次元や3次元以上のリストを扱うことも可能である．まずは1次元リストから確認しよう．
1次元リストの作成は []で要素を囲めば良い．
# 1次元リスト
a1 = [1,2,3,4,5]
a1
[1, 2, 3, 4, 5]
1次元リストのインデックスは0からスタートする．つまりa1[1] では2 が表示されることに注意しよう．
a1[1]
2
インデックス5は存在しないので，エラーになる．
a1[5]
------------------------------------------------------- IndexError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-c2fe1e305f1d> in <module> ----> 1 a1[5] IndexError: list index out of range
インデックスの範囲を[2:5]のように指定することもできる．
a1[2:5]
[3, 4, 5]
リストのサイズはlen()で得ることができる．
len(a1)
5
すべての要素を0で初期化したリストを作成することもできる．
# ゼロで初期化する
b1 = [0] * 10
b1
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
0で初期化したあと，特定の要素だけ値を書き換えてみる．
b1[3] = 99
b1
[0, 0, 0, 99, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
リストは非常に柔軟性が高く，数値と文字列を混在させたり，リストの要素の中にさらにリストを含めることも可能です．
数値と文字列を混在させるa1 = [1, 'two', 3, '4', 'five']
a1
[1, 'two', 3, '4', 'five']
リストの中にリストを含めるa1 = [1, 2, 3, [1, 1, 1, 1], 5]
a1
[1, 2, 3, [1, 1, 1, 1], 5]
しかしながら，柔軟性（自由度）の高さは処理速度の観点からはマイナスになります．多数のデータを高速に処理したい要な場合には NumPy 配列 を使うことをおすすめします．状況にもよりますがNumPyを使うことで同じ処理を50倍以上の速度で実行できることもあります．