如何创建每行元素互不相同的NumPy数组？

所有行元素最终完全一致，是两个写法错误共同导致的：

• np.tile(temp, (3, 1)) 不会生成3个独立的temp类实例，只是把同一个temp类的引用复制了3份填充到数组里，数组所有位置指向的都是同一个类对象
• 你定义的temp类里，x = []是写在类层级的类属性，是所有实例/类本身共享的属性，不管你通过哪个引用修改它，改的都是同一份数据。

循环内打印看起来值不同，是因为每次赋值后立刻打印当前刚修改的值，等循环走完，最后一次赋值已经把共享的x属性覆盖成了最后生成的随机数组，所以再打印所有行就全是同一个值。

1. 修正类定义，把需要独立存储的属性放到实例初始化方法里，不要定义为类属性
2. 创建存储自定义对象的numpy数组时，不要用np.tile/np.full这类会复制同一引用的方法，逐个生成独立实例填充到数组对应位置即可。

正确可运行代码如下：

import numpy as np

# 修正类定义，x作为每个实例独立的属性
class temp:
    def __init__(self):
        self.x = []

# 初始化指定dtype为object的空数组，用于存储自定义实例
y = np.empty((3, 1), dtype=object)
# 逐个生成独立实例填充数组
for i in range(3):
    y[i, 0] = temp()

# 执行原本的赋值逻辑
for i in range(3):
    y[i, 0].x = np.random.rand(1,5)
    print(y[i,0].x)

print("===== 循环结束后遍历校验 =====")
for i in range(3):
    print(y[i,0].x)

运行后循环结束再打印，每行存储的都是各自独立的随机数组，不会出现全部一致的问题。

• 所有存储Python自定义对象的numpy数组，如果需要每个位置是独立对象，都要手动逐个填充新生成的实例，不要用tile、full这类批量填充方法，这类方法对非数值类型只会复制同一引用
• 类中需要每个实例单独持有的属性，一定要写在__init__方法里通过self.属性名定义，直接写在类下的属性是所有实例共享的类属性，修改时会全局生效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rona Freya