Python中的“三点”在索引看起来像数字的内容时是什么意思？

a=np.arange（6）.重塑（2,3）
对于np.nditer中的x（a，op_标志=['readwrite']）：
x[…]=2*x

而建议的复制Python省略号对象做什么？在一般的python上下文中回答这个问题，我认为在nditer循环中使用它需要添加信息

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.nditer.html#modifying-数组值

Python中的常规赋值只是更改局部或全局变量字典中的引用，而不是就地修改现有变量。这意味着简单地分配给x不会将值放入数组的元素中，而是将x从数组元素引用切换为对所分配值的引用。若要实际修改数组的元素，应使用省略号索引x

该部分包括您的代码示例

所以用我的话来说，x[…]=…修改xx=…会中断到nditer变量的链接，而不会更改它。它类似于x[：]=…，但适用于任何维度的数组（包括0d）。在此上下文中，x不仅仅是一个数字，它是一个数组

也许最接近此nditer迭代的是，没有nditer：

[667]on

：对于np.ndenumerate（a）中的i，x：
…：打印（i，x）
…：a[i]=2*x
...:     
(0, 0) 0
(0, 1) 1
...
(1, 2) 5
At[668]on：a
Output[668]：
数组（[[0,2,4]，
[ 6,  8, 10]])

注意，我必须直接索引和修改a[I]。我不能使用，x=2*x。在这个迭代中，x是一个标量，因此不可变

[669]on

：对于np.ndenumerate（a）中的i，x：
…：x[…]=2*x
...
TypeError:“numpy.int32”对象不支持项分配

但是在nditer案例中，x是一个0d数组，并且是可变的

[671]on

：对于np.nditer中的x（a，op_标志=['readwrite']）：
…：打印（x，类型（x），x形状）
…：x[…]=2*x
...:     
0&lt；类“numpy.ndarray”&gt；()
4&lt；类“numpy.ndarray”&gt；()
...

因为它是0d，所以不能使用x[：]代替x[…]

----gt；3 x[：]=2*x
索引器：数组的索引太多

更简单的数组迭代也可以提供以下信息：

[675]on

：对于a中的x：
…：打印（x，x.shape）
…：x[：]=2*x
...:     
[ 0  8 16] (3,)
[24 32 40] (3,)

这将在a的行（第1个维度）上迭代x是一个1d数组，可以使用x[：]=…或x[…]=…进行修改

如果我在下一节中添加external\u loop标志，x现在是一个1d数组，x[：]=可以工作。但是x[…]=仍然有效，并且更加通用x[…]用于所有其他nditer示例

[677]on

：对于np.nditer中的x（a，op_标志=['readwrite'，标志=['external_loop']）：
…：打印（x，类型（x），x形状）
…：x[…]=2*x
[0 16 32 48 64 80]&lt；类“numpy.ndarray”&gt；(6,)

比较此简单的行迭代（在二维数组上）：

[675]on

：对于a中的x：
…：打印（x，x.shape）
…：x[：]=2*x
...:     
[ 0  8 16] (3,)
[24 32 40] (3,)

这将在a的行（第1个维度）上迭代x是一个1d数组，可以使用x[：]=…或x[…]=…进行修改

阅读并实验此nditer页面，一直读到最后。就其本身而言，nditer在python中并没有那么有用。它不会加速迭代—直到您将代码移植到cythonnp。ndindex是为数不多的使用nditer的未编译numpy函数之一