Python 数组上的Numpy迭代器未按预期工作

我想声明一个对象数组，然后在其中包含数组。我可以这样做：

import numpy as np    
v = np.empty([2,2], dtype=object)
for i in range(len(v.flat)):
  v.flat[i] = np.ones([3])

但由于Numpy有迭代器，我想使用它们：

v = np.empty([2,2], dtype=object)
for i in np.nditer(v, flags=['refs_ok'],op_flags=['readwrite']):
  i[...] = np.ones([3])

信息是：

ValueError: could not broadcast input array from shape (3) into shape()

有人能解释一下我如何正确地做这件事吗

---

TIA

我不知道它是否正是您正在寻找的，但要使用numpy迭代器获得相同的结果，以下代码可能是您的答案

v = np.empty([2,2], dtype=object)

for idRow,idCol in np.ndindex(np.shape(v)):
    v[idRow,idCol] = np.ones(3)
    print idRow, idCol

---

如果它不是您想要的，请根据您的要求更加具体，以下是我喜欢的解决方案：

老实说，我不确定这是否更有意义（我会这么说） 可能有道理）。但是您可以使用

i[（）]=…

，因为您想这样做 无论如何，不要进行基于视图/切片的项目分配

哦，小心那些东西我忘了陷阱是什么了 是的，但我很确定缓冲区和 参考计数

---

github的seberg

似乎numpy在分配中检测到一个iterable，并试图广播它。我自己也不知道该怎么做，但是

I.fill（numpy.ones（[3]））

似乎可以正常工作。感谢您的解决方案。现在，如果有人能解释为什么

i[…]=

是错误的，或者我是否应该做一个“bug”报告。@Olric，这只是“错误”的意思，即当作业右侧的参数不可接受时，numpy会尝试广播。这种类型的行为通常是可取的（例如，

v[0，：2]=1，2

），因此我不认为这是一个bug。numpy开发团队最近一直在讨论对象数组的创建。如果您有一个github帐户，将此作为问题报告将非常受欢迎。此解决方案与我的第一个示例相同。它可以工作，但我想使用Numpy的迭代器（我希望它们更快）。我还想了解为什么它不起作用：-）我认为您希望得到与第一个示例相同的结果。我使用了numpy迭代器，所以我真的不知道你想要什么。第二个不起作用，因为你不能给“i”赋值。即使

ndindex

文档说你是对的，我也不会把它称为迭代器。对我来说，迭代器是一个对象，它是数组的单元格，而不是它的索引

nditer

是我所说的迭代器，列表中I的常规

是迭代器，而不是范围（len（list））中I的
。现在我可能错了。我使用您的range和nditer案例（以及更大的阵列）运行了一些快速测试。nditer方法速度稍快，但可能不足以证明不确定性。