Есть ли в массивах NumPy синтаксис для установки значения в последнем измерении на основе первого измерения?

Я погуглил, спросил

Предположим, у меня есть 4-мерный массив — в данном случае формы (3, 2, 2, 2):

a = np.array([
  [[[0, 0], [0, 0]], 
    [[0, 0], [0, 0]]],
  [[[0, 0], [0, 0]], 
    [[0, 0], [0, 0]]],
  [[[0, 0], [0, 0]], 
    [[0, 0], [0, 0]]],
  ])

и я хочу установить для последнего (второго) элемента последнего измерения другое значение в соответствии с каждой строкой первого измерения. В моем примере у меня есть 3 строки в первом измерении, поэтому предположим, что я хочу применить значения [1, 2, 3], чтобы получить:

[
  [[[0, 1], [0, 1]], 
    [[0, 1], [0, 1]]],
  [[[0, 2], [0, 2]], 
    [[0, 2], [0, 2]]],
  [[[0, 3], [0, 3]], 
    [[0, 3], [0, 3]]],
]

Самый близкий синтаксис, о котором я смог подумать, был бы:

a[:, ..., 1] = [1, 2, 3]

Но выдает ошибку (ValueError: could not broadcast input array from shape (3,) into shape (3,2,2)). Никакой ошибки не возникнет, если я попытаюсь:

a[:, ..., 1] = [1, 2]

но это дает другой результат, а это не то, что я хочу:

a = np.array([
  [[[0, 1], [0, 2]], 
    [[0, 1], [0, 2]]],
  [[[0, 1], [0, 2]], 
    [[0, 1], [0, 2]]],
  [[[0, 1], [0, 2]], 
    [[0, 1], [0, 2]]],
  ])

Есть ли способ элегантно и компактно сделать то, что я хочу?

На данный момент я написал цикл для циклического обхода каждой строки первого измерения и затем установки значений для каждой строки, но мне интересно, есть ли более мощный способ сделать это в одной строке.