Question

以下numpy行为是故意还是错误？

from numpy import *

a = arange(5)
a = a+2.3
print 'a = ', a
# Output: a = 2.3, 3.3, 4.3, 5.3, 6.3 

a = arange(5)
a += 2.3
print 'a = ', a
# Output: a = 2, 3, 4, 5, 6

Python版本：2.7.2，Numpy版本：1.6.1

Answer 1

这是故意的。

+=运算符保留数组的类型。换句话说，整数数组仍然是整数数组。

这使NumPy能够使用现有阵列存储执行+=操作。另一方面，a=a+b为总和创建一个全新的数组，并重新绑定a以指向这个新数组;这会增加用于操作的存储量。

引用documentation：

警告：就地操作将使用由两个操作数的数据类型决定的精度执行计算，但是会默默地向下转换结果（如果需要），以便它可以适应数组。因此，对于混合精度计算，A {op}= B可能与A = A {op} B不同。例如，假设a = ones((3,3))。然后，a += 3j与a = a + 3j不同：虽然它们都执行相同的计算，a += 3会将结果转换回a，而a = a + 3j则将名称a绑定到结果。

最后，如果你想知道为什么a首先是一个整数数组，请考虑以下几点：

In [3]: np.arange(5).dtype
Out[3]: dtype('int64')

In [4]: np.arange(5.0).dtype
Out[4]: dtype('float64')

Answer 2

@aix是完全正确的。我只想指出这不是numpy独有的。例如：

>>> a = []
>>> b = a
>>> a += [1]
>>> print a
[1]
>>> print b
[1]
>>> a = a + [2]
>>> print a
[1, 2]
>>> print b
[1]

如您所见，+=修改了列表，+创建了一个新列表。这也适用于numpy。 +创建一个新数组，因此它可以是任何数据类型。 +=修改了数组，并且非常合适，因为numpy在修改数组内容时更改了数组的数据类型。

为什么Numpy以不同方式处理+ = b和a = a + b

2 个答案: