在numpy中修改数组值时需要省略号[...]？

Question

import numpy as np                
a = np.arange(0,60,5)            
a = a.reshape(3,4)                                    

for x in np.nditer(a, op_flags = ['readwrite']):          
   x[...] = 2*x              
print 'Modified array is:'              
print a

在上面的代码中，为什么我们不能简单地写x = 2 * x而不是x [...] = 2 * x？

Answer 1

无论我们要迭代哪种对象或如何实现该对象，x = 2*x几乎都不可能对该对象执行任何有用的操作。 x = 2*x是对变量x的赋值；即使x变量的先前内容是通过迭代某个对象获得的，对x的新赋值也不会影响我们正在迭代的对象。

在这种特定情况下，使用np.nditer(a, op_flags = ['readwrite'])遍历NumPy数组，循环的每次迭代都将x设置为零维数组，该数组是a的可写 view a的单元格。 x[...] = 2*x写入零维数组的内容，而不是重新绑定x变量。由于该数组是a单元格的视图，因此此分配将写入a的相应单元格。

这与l = []和l[:] = []与普通列表的区别非常相似，其中l[:] = []将清除现有列表，而l = []将列表替换为新列表，不修改原始清单的空白清单。不过，列表不支持视图或零维列表。