NumPy的：使用自定义的D型

Question

我发现与NumPy的一个ndarray以下令人费解的行为和一个自定义的D型细胞，当数组赋值问题：

import numpy as np 

# Make a custom dtype with a single triplet of floats (my actual dtype has other 
# components, but this suffices to demonstrate the problem. 
dt = np.dtype([('a', np.float64, 3)]) 

# Make a zero array with this dtype: 
points = np.zeros((4, 4), dtype=dt) 

# Try to edit an entry: 
points[0][0]['a'] = np.array([1, 1, 1]) 

print points[0][0]['a'] 

现在，这回来为含有不[1。如我所料，但是[1]。 0. 0]，只在第一个坐标上执行赋值。我可以通过坐标明智地执行分配来解决这个问题，但这看起来没有必要，因为在这种情况下完全分配肯定应该是默认行为。

想到这里发生了什么？

Answer 1

有分配的点数多的方法，如果你希望你的方法工作：

points[0][0]['a'][:] = np.array([1, 1, 1]) 

或：

points[0,0]['a'][:] = np.array([1, 1, 1]) 

因为点[0,0] [ '一']是一个数组，如果你想改变数组的内容，你应该使用索引。

Answer 2

如果您更改索引的排序，如下所示：points['a'][0][0] = np.array([1, 1, 1])，它对我来说可行（在Ubuntu 10.04上，python 2.6.5，numpy 1.3.0）。我希望我知道为什么。