【Python】多维narray数组的子数组仍然是narray格式，赋值也无法改变这一点

问题描述：

当我运行一行代码

a = np.zeros((5,3))

a[1] = [0,1,0]

a[1] == [0,0] =>true

a[2] ==[0,0] =>

问题解析：

a是一个numpy数组，其子数组也是一个numpy数组

>> a=np.zeros((5,3))
>>> a
array([[ 0.,0.,0.],[ 0.,0.]])
>>> a[2] == [0,1]
array([ True,True,False],dtype=bool)

可以看出，numpy数组和普通数组、numpy数组做逻辑比较，实际上是挨个比较，比较结果仍然是一个numpy数组。

>> type(a[2])

问题解决：

方法一：把a定义为普通二维数组。

方法二：用.all()与.any()

>> a[2]
array([ 0.,0.])
>>> (a[2]==[0,0]).any()
True
>>> (a[2]==[0,0]).all()
False

注意：即便是通过如下方式定义的数组，其元素仍然是narray格式。

>>sss = np.array([[0 for i in range(3)] for j in range(self.N)]
>>>sss[0] 
array([0,0])

通过赋值方式改变narray元素：

>> sss[0] = [0,0]
>>> print(sss)
array([[ 0.,[ 1.,1.,1.],1.]])
>>> type(sss[0])