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本文依然说的ndarray的不可能系列，就是代码的执行结果和大家脑补运行的结果，明显不一致的情况。共有两个可能有些烧脑的操作，见本文的两个主要章节内容。

苏南大叔：ndarray读写成员变量时，初始数据对后续数据的限制 - ndarray写成员变量
ndarray读写成员变量时，初始数据对后续数据的限制（图4-1）

大家好，这里是苏南大叔的“程序如此灵动”博客，记录苏南大叔的编程感悟。本文的主要研究对象，依然是ndarray。议题是对ndarray的成员进行设置。测试环境：win10，python@3.11.0，numpy@1.24.2，pandas@1.5.3。

如何定位到某个成员

可以通过[][]或者[,]或者[:][][]等方式进行定位，参考文章：

ndarray 初始内容决定容量

ndarray有个dtype属性，虽然大多数时候都是自动生成的。但是，它可以看出每个成员的字符容量。如果对比到mysql里面的话，就是varchar(255)里面的255。

需求场景描述：三个不同ndarray，区别是：某个统一的位置的成员值不一致。现在需要将这个问题修复成统一的值。然而，修复失败！

测试代码：

import numpy as np

s1 = np.array([["苏", "南"], ["大", "叔"]])
s2 = np.array([["苏", "南"], ["大", "叔叔"]])
s3 = np.array([["苏", "南"], ["大", "叔叔叔"]])

s1[0, 0] = "酷酷酷"
s2[0, 0] = "酷酷酷"
s3[0, 0] = "酷酷酷"

print(s1)
print(s2)
print(s3)
Python

输出：

[['酷' '南']
 ['大' '叔']]

[['酷酷' '南']
 ['大' '叔叔']]

[['酷酷酷' '南']
 ['大' '叔叔叔']]
Plain text

苏南大叔：ndarray读写成员变量时，初始数据对后续数据的限制 - 长度限制
ndarray读写成员变量时，初始数据对后续数据的限制（图4-2）

失败的原因就是，ndarray的初始值（们）决定了值的容量。

import numpy as np

s1 = np.array([["苏", "南"], ["大", "叔"]])
s2 = np.array([["苏", "南"], ["大", "叔叔"]])
s3 = np.array([["苏", "南"], ["大", "叔叔叔"]])

print(s1.dtype.name)
print(s2.dtype.name)
print(s3.dtype.name)
Python

输出：

str32
str64
str96
Plain text

苏南大叔：ndarray读写成员变量时，初始数据对后续数据的限制 - dtype
ndarray读写成员变量时，初始数据对后续数据的限制（图4-3）

ndarray 统一设置某值

等号左边是个array，右边是个string或者int的话，这个按理说会报错，对不？然而对于ndarray来说，并不会报错。而且会把左边array里面的值全部设置为右边的值。

测试代码：

import numpy as np

s1 = np.array([["苏", "南", "大", "叔"], ["北", "京", "大", "学"], ["技", "术", "经", "理"]])
s1[0:2] = "豪"         # 第一行，第二行
s1[2] = "好"           # 第三行
s1[1:2][0][1] = "号"   # 第二行里面的第二个位置
print(s1)
Python

输出：

[['豪' '豪' '豪' '豪']
 ['豪' '号' '豪' '豪']
 ['好' '好' '好' '好']]
Plain text

苏南大叔：ndarray读写成员变量时，初始数据对后续数据的限制 - 左右类型不同不报错
ndarray读写成员变量时，初始数据对后续数据的限制（图4-4）

题外话

如果本文讨论的两个烧脑内容，把ndarray换成list的话，并不存在问题，可以期待后续内容。

结束语

ndarray了解的越多，那么可能会有更多的深刻认识哦。

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