请注意，要充分利用numpy的功能，最好使用三维numpy数组。将三维数组拆分为具有一维值的二维数组可能会使代码复杂化，并迫使您使用循环而不是内置的numpy函数。
花时间重构代码以使用上级的3-d numpy数组可能是值得的。
但是，如果这不是一个选项，那么：

import numpy as np
storageMatrix=np.empty((4,9),dtype='object')

通过将dtype设置为'object'，我们告诉numpy允许storageMatrix的每个元素是任意的Python对象。
现在你必须将numpy数组的每个元素初始化为一维numpy数组：

storageMatrix[column,row]=np.arange(4096)

然后您可以像这样存取数组元素：

storageMatrix[column,row][0] = 1
storageMatrix[column,row][4092] = 2

Tentative NumPy Tutorial表示您可以使用逗号运算符声明一个二维数组：

x = ones( (3,4) )

和索引到二维数组中，如下所示：

>>> x[1,2] = 20
>>> x[1,:]                             # x's second row
array([ 1,  1, 20,  1])
>>> x[0] = a                           # change first row of x
>>> x
array([[10, 20, -7, -3],
       [ 1,  1, 20,  1],
       [ 1,  1,  1,  1]])