使用np.tile将重复一维数组插入数组列时触发广播错误

赋值目标x[:,0]是形状为(12,)的一维数组，你生成的右侧赋值对象是形状(12,1)的二维列向量，numpy广播规则不支持两个形状不兼容的数组直接赋值，因此触发报错。
你注释掉的两行写法同样无法运行：给一维输入的tile传入二维重复参数(3,1)时，会输出形状为(3,4)的二维数组，长度和目标列不匹配，无法完成赋值。

以下三种写法都可以实现重复序列填充指定列的需求：

• 方案1：直接生成一维匹配长度的重复序列，是最简洁的写法

import numpy as np
x = np.zeros((12,4))
# 将[0,1,2,3]重复3次，得到长度12的一维数组，和目标列形状完全匹配
x[:,0] = np.tile(range(4), 3)

• 方案2：如果已经生成了(12,1)形状的二维列向量，将其压缩为一维后再赋值

x = np.zeros((12,4))
col_data = np.tile(np.reshape(range(4),(4,1)),(3,1))
# ravel()将高维数组展平为一维数组，形状变为(12,)
x[:,0] = col_data.ravel()

• 方案3：赋值时保持目标切片的二维维度，让两侧数组形状完全一致

x = np.zeros((12,4))
# x[:,0:1]取第一列，形状为(12,1)，和右侧生成的列向量形状完全匹配
x[:,0:1] = np.tile(np.reshape(range(4),(4,1)),(3,1))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Emily Beth