对于相同的元素，不同的切片给出了不同的不等式

问题描述

import numpy as np

a = np.array([.4], dtype='float32')
b = np.array([.4, .6])

print(a > b)
print(a > b[0], a > b[1])
print(a[0] > b[0], a[0] > b[1])

[ True False]
[False] [False]
True False

这是怎么回事？是的，b.dtype == 'float64'，但其切片b[0]&；b[1]，a剩余'float32'。

注意：我是问为什么会发生这种情况，而不是问如何规避它，我知道这一点(例如，将两者都转换为'float64')。

推荐答案

正如我已经提到的in another answer，NumPy中的类型转换相当复杂，这是您看到的行为的根本原因。答案中链接的文档清楚地表明，标量(/0d数组)和一维数组在类型转换方面不同，因为后者不被视为逐值计算。

您已经知道问题的前半部分：问题是两种情况下类型转换的方式不同：

>>> (a + b).dtype
dtype('float64')

>>> (a + b[0]).dtype
dtype('float32')

>>> (a[0] + b[0]).dtype
dtype('float64')

如果我们考虑类型转换表，我相信我们可以理解您的示例中发生的事情：

>>> from numpy.testing import print_coercion_tables
can cast
[...]

In these tables, ValueError is '!', OverflowError is '@', TypeError is '#'

scalar + scalar
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scalar + neg scalar
[...]

array + scalar
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[...]

以上是基于价值的促销的当前促销表的一部分。它表示在将给定类型的两个NumPy对象配对时，不同类型对结果类型的贡献(有关特定类型，请参阅第一列和第一行)。类型按照single-character dtype specifications(以下一字符串)来理解，特别是np.dtype('f')对应np.float32(对于C样式的浮点类型为f)和np.dtype('d')(对于C样式的双精度类型为d)到np.float64(另见np.typename('f')和'd'相同)。

我在上表中注意到两项黑体：

现在让我们看看你的案例。前提是您有一个'f'数组a和一个'd'数组b。a只有一个元素这一事实并不重要：它是长度为1的一维数组，而不是0维数组。

1. 当您执行a > b时，您是在比较两个数组，上面的表中没有表示这一点。我不确定这里的行为是什么；我猜测a被广播到b的形状，然后它的类型被转换为'd'。我认为这是因为np.can_cast(a, np.float64)是True和np.can_cast(b, np.float32)是False。但这只是一个猜测，NumPy中的许多机制对我来说并不直观。

2. 当您执行a > b[0]时，您是在将'f'数组与'd'标量进行比较，因此根据上面的说明，您将得到'f'数组。这就是(a + b[0]).dtype告诉我们的。(当您使用a > b[0]时，您看不到转换步骤，因为结果始终是bool。)

3. 当您执行a[0] > b[0]操作时，您是在将'f'标量与'd'标量进行比较，因此根据上面的说明，您将得到一个'd'标量。这是(a[0] + b[0]).dtype告诉我们的。

所以我认为这与NumPy中类型转换的怪癖是一致的。虽然它可能看起来像是双精度和单精度的0.4值的不幸的转折点，但该功能更深入，该问题充当一个红色大警告，提示您在混合不同的数据类型时应该非常小心。

最安全的做法是自己转换类型，以便控制代码中发生的事情。尤其是因为有关于重新考虑类型提升的某些方面的讨论。

这篇关于对于相同的元素，不同的切片给出了不同的不等式的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！