码：
import numpy as np
def f(a):
return np.array([0, 1])
N_x, N_y = 4, 3
U = V = np.zeros((N_x, N_y))
for n_y in range(N_y):
for n_x in range(N_x):
U[n_x, n_y], V[n_x, n_y] = f(0)
print(U, V)
这样会产生意外的输出：
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]] [[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
但是如果我用
U = np.zeros((N_x, N_y))
V = np.zeros((N_x, N_y))
代替U = V = np.zeros((N_x, N_y))，我得到以下预期结果。
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]] [[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
问题：这里出了什么问题？
通过多次分配，您只能将一个对象分配给U和V变量，因此，有效的做法是：
for n_y in range(N_y):
for n_x in range(N_x):
U[n_x, n_y], U[n_x, n_y] = f(0)
print(U, U)
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