Question

在对无符号整数进行类型转换时，我对python / numpy的工作方式感到有些困惑。

示例：

import numpy as np
x = np.array([255], dtype=np.uint8)
y = x + 1

这给出了结果：

In[0]: y
Out[0]: array([0], dtype=uint8)

据我所知，uint8无法存储值大于255的整数，因此它会循环回零。我有点期待这个。

现在我尝试：

z = x + 256

给出了：

In[1]: z
Out[1]: array([511], dtype=uint16)

因此，在这种情况下，类型已更改为具有更多字节的类型以保存更大的数字，但仅当添加的整数本身不适合较小的类型时。（有趣的是，x + 255不会给出uint16结果）

这让我觉得有点奇怪。它背后有什么逻辑吗？我认为更一致的事情是在第一个例子中将类型更改为uint16。

Answer 1

这种行为似乎源于将数组转换保持在绝对最小值的可理解的愿望。

考虑

z = np.uint8(255)
z + 1
# 256
type(z+1)
# numpy.int64

文字1的类型为int。在这种情况下，似乎两个操作数都被强制转换为np.int64。但这与结果无关！

zz = np.uint8(1)
type(zz + 1)
# numpy.int64

如果我们使用数组而不是简单整数，则转换是不同的。

x = np.array([255], dtype=np.uint8)
x + 1
# array([0], dtype=uint8)

对我来说这可能就是这种情况，因为将整个数组从一种类型转换为另一种类型需要大量的计算工作，所以只有在100％确定这将是必要的之前才会这样做。 / strong>查看所有数组元素，即仅当另一个操作数本身不适合当前类型时。事实上，即使我们采取

b = np.int16(1) x+b # array([0], dtype=uint8)

所以它实际上将右手操作数转换为较小的类型，所有这些都是为了保存数组的类型。另一方面，当添加两个np.array时，类型转换总是进行更大的类型。

长话短说： - 简单的整数加法总是强制转换为更大类型的操作数 - 如果这足以表示整数，则添加numpy数组和整数强制转换为数组的类型，否则为整数的类型 - 添加两个numpy数组转换为更大类型的操作数（与两个整数一样）

在向uint8添加int时奇怪的类型转换？

1 个答案: