Создание матрицы из векторных записей и предупреждение об устаревании от NumPy

Хотя требуемую операцию можно выполнить путем изменения формы, например u.rehape((4,4), order='F'), первоначальный подход может быть разумным в некоторых ситуациях копирования данных. Итак, давайте заставим это работать.

Проблема, с которой вы столкнулись, связана с тем, что технически вы работаете не с вектором, а с двумерным массивом. Таким образом, выражение типа u0[i+aa] возвращает не скаляр, а вектор с одним элементом. Его по-прежнему можно использовать в качестве скаляра при присваивании, и то, что вы видите, — это не ошибка, а просто предупреждение об устаревании. Чтобы избавиться от этого предупреждения и гарантировать, что код будет работать с будущими версиями Numpy, вам нужно добавить дополнительный индекс для получения скаляра, например u0[i+aa, 0].

Я бы сделал дополнительные исправления, которые могут вас заинтересовать:

• обеспечить одинаковый тип данных;
• отказаться от ненужного задания;
• обращаться к ячейке с помощью кортежа индексов, а не цепочки индексации;
• используйте нарезку, чтобы продвинуть итерации глубже в Numpy, если это возможно.

import numpy as np

Nx = Ny = 4
vector = np.arange(Nx*Ny).reshape(-1, 1)          # get a vertical vector
matrix = np.zeros([Nx, Ny], dtype=vector.dtype)   # keep dtype of the vector as long as possible

start = 0
for column in range(Ny):
    matrix[:, column] = vector[start:start+Nx, 0]
    start += Nx

print('vector:', vector, '\nmatrix:', matrix, sep='\n')

vector:
[[ 0]
 [ 1]
 [ 2]
 [ 3]
 [ 4]
 [ 5]
 [ 6]
 [ 7]
 [ 8]
 [ 9]
 [10]
 [11]
 [12]
 [13]
 [14]
 [15]]

matrix:
[[ 0  4  8 12]
 [ 1  5  9 13]
 [ 2  6 10 14]
 [ 3  7 11 15]]