Question

有人可以解释以下脚本输出背后的逻辑吗？

import numpy
if(numpy.dtype(numpy.float64) == None):
    print "Surprise!!!!"

谢谢：）

Answer 1

看起来像一个不幸的事故：有人决定dtype(None)将“默认”浮动（尽管dtype()是一个错误）。然后有人写了dtype.__eq__这样它在比较之前将它的第二个参数转换为dtype。所以dtype(float) == None是dtype(float) == dtype(None)，这是真的。

您可以在此处看到源代码中的评论：descriptor.c#L1217

从对象获取typenum - 没有进入NPY_DEFAULT_TYPE

当然NPY_DEFAULT_TYPE是浮点数（至少通常是）。

对于__eq__运算符，它位于：descriptor.c#L3317。它做了我概述的内容：

if (!PyArray_DescrCheck(other)) {
    if (PyArray_DescrConverter(other, &new) == NPY_FAIL) {
        return NULL;
    }
}

这是从==右侧的任何内容转换为dtype对象，通过之前提到的转换器函数，将None转换为dtype(float)。

编辑：我觉得这很有趣，看起来很意外，所以我创建了一个补丁并提交给维护者：https://github.com/numpy/numpy/pull/4532。

Answer 2

如果你想在python中将任意对象与None完全比较，你需要使用：

object is None

就像在这种情况下一样，任何对象都可以覆盖其比较运算符，而不是按照您的预期行事。

至于为什么，dtype（'float64'）在dtypes的上下文中等同于None，dtypes等同于typestrings

np.dtype('i4') == 'i4'
True

平等不是身份。

至于为什么dtype(None) == dtype('float64')，numpy中的许多函数都有dtype=None个关键字参数。在大多数情况下，这意味着默认dtype为dtype(None)。一个例子是np.zeros。但也有例外，例如当dtype可以从参数中推断出来时，就像np.arange(10)的情况一样，默认dtype是整数类型（我认为np.intp）。

为什么numpy.dtype（'float64'）特别？

2 个答案: