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例子2：
1 2 3 4 5 6 7 8 | In [6]: arr1 =np.empty(2)
In [8]: arr1
Out[8]:array([ 7.74860419e-304, 7.74860419e-304])
In [9]: arr1 = 0
In [10]: arr1
Out[10]: 0
|
这两段看上去似乎出现了行为不一致，其实利用一般面向对象的标签理解模型还是能够理解的。
例子1中，加上了索引之后的标签其实指代的就是具体的存储区，而例子2中，直接使用了一个标签而已。那么这样如何实现对一个一维数组的全体赋值呢？其实只需要进行全部元素的索引即可，
具体方法实现如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | In [11]: arr1 =np.empty(2)
In [12]: arr1
Out[12]: array([0., 0.])
In [13]: arr1[:]
Out[13]: array([0., 0.])
In [14]: arr1[:] =0
In [15]: arr1
Out[15]: array([0., 0.])
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看起来似乎蛮简单，但是不做一下稍微深入一点的分析，理解起来确实是还有一点点难度。
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以上就是对numpy中数组元素的统一赋值实例的详细内容，更多文章请关注木庄网络博客！！
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