在NumPy中,用于选择类似 *** 作的输出
a_range ** sdtype的逻辑基于dtype,而不是值。这意味着
a_range **-2必须具有与相同的输出dtype
a_range ** 2。
numpy.array([2]) ** 2给出整数输出之类的东西很重要,这意味着
numpy.array([2]) **-2必须给出整数或什么都不给出。他们什么也没捡。将整数提高为负整数幂是NumPy中的错误。
如果要浮点输出,请进行浮点输入:
a_range = np.arange(2, n + 1, dtype=float)
要么
a_range = np.arange(2, n + 1).astype(float)
从上面的描述中可能不会想到NumPy的类型规则的一些奇怪方面。一种是对于涉及标量和数组的 *** 作,在使用输入dtypes选择结果dtype之前,实际上可以根据标量的dtype将其dtype降级:
>>> (numpy.array([1], dtype='int8') + numpy.int32(1)).dtypedtype('int8')>>> (numpy.array([1], dtype='int8') + numpy.array([1], dtype='int32')).dtypedtype('int32')
在这里,标量
numpy.int32(1)被“降级”到int8,但数组不会降级。(实际上,这不仅比降级为int8还复杂,尤其是对于有符号/无符号处理;有关详细信息,请参见实现。)
其次,当涉及到uint64s时,NumPy突然看起来可以接受负指数:
>>> numpy.arange(5, dtype='uint64') ** -2__main__:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in powerarray([ inf, 1. , 0.25 , 0.11111111, 0.0625 ])
这是因为NumPy无法找到足够大的整数dtype来容纳uint64值和负值,因此它放弃并将输入强制为浮点数。只要避免使用标量类型“降级”,对于带符号dtype的正指数,可以看到相同的结果:
>>> numpy.arange(5, dtype='uint64') ** numpy.array([2], dtype='int32')array([ 0., 1., 4., 9., 16.])
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