这里缺少一点上下文，但如果我猜对了MatLab部分，您可以编写类似以下内容的代码。

ab = np.zeros((2, 2)) 
for i in range(ab.shape[0]): # you do not have to put 0 and you can use size of array to limit iterations
  for j in range(ab.shape[1]):
    ab[i, j] = (Ap[i]*Ap[j])**(0.5)*(1 - kij[i][j])))

我的假设

• ab矩阵应该是2x2矩阵，而不是值为[2，2]的1x2矩阵，这就是np矩阵令人困惑的地方(至少这些是我对MatLab的期望)。Np.zeros-创建大小为2x2的全零数组。数组和矩阵在NumPy方面略有不同，By Matrix正在慢慢弃用(此处更多内容为https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matrix.html?highlight=matrix#numpy.matrix)
• ab矩阵的nc-is大小
  为什么会出错？
• np.Matrix((2，2))-创建值为2和2的1x2矩阵2，2
• (ap[i]ap[j])**(0.5)(1-kij[i][j]))-这看起来像一个标量值
• np.append(ab，scalar_value)-尝试将标量附加到矩阵，但ab和标量值之间存在尺寸不匹配，错误中指出了这一点。从本质上讲，为了实现这一点，它们应该是相似类型的对象。
  范例

>>> np.zeros((2, 2))
array([[0., 0.],
       [0., 0.]])

>>> np.matrix((2, 2))
matrix([[2, 2]])

>>> np.array((2, 2))
array([2, 2])

>> np.append(np.matrix((2, 2)), [[3, 3]], axis=0)
matrix([[2, 2],
        [3, 3]])

>> np.append(np.zeros((2, 2)), [[3, 3]], axis=0)
array([[0., 0.],
       [0., 0.],
       [3., 3.]])