Question

我遇到了numpy diff的奇怪行为：

a = list(img_arr[y_coord_1,:])
print a
print np.diff(a)

>>[62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 63, 62, 96, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 98, 66, 63, 64, 64, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 64, 65, 65, 64, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 64, 64, 63, 63, 63, 63, 63, 64, 65, 65, 64, 63, 63, 63, 63]
>>[  0   0   0   0   0   0   0   1 255  34   2   0   0   0   0   0   0  0
0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0 224 253   1   0 255
0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   0 255 255   0   0   0   0
0   0   1   0 255   0   0   0   0   1   1   0 255 255   0   0   0]

现在，当我在终端中运行时，我得到了

的正确答案

array([  0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   1,  -1,  34,   2,   0,   0,
     0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,
     0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,
     0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, -32,  -3,   1,
     0,  -1,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   1,   1,
     0,  -1,  -1,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   1,   0,  -1,   0,
     0,   0,   0,   1,   1,   0,  -1,  -1,   0,   0,   0])

什么样的事情可能导致这种情况 - 我在这个脚本中使用了一些其他已编译的库，如果这是相关的

编辑：我刚刚发现其错误的负数 - 而且上限非常可疑。看起来像是一个dtype问题..

Answer 1

.tolist()是将数组转换为列表（或嵌套列表）的更好方法。它一直进行转换。 list()只是在一个级别上迭代。由于数组已经可迭代，我认为list(anarray)没有任何用处。

从数组开始：

In [789]: z
Out[789]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=uint8)
In [790]: type(list(z)[0])
Out[790]: numpy.uint8

list()与此列表理解相同：

In [791]: type([i for i in z][0])
Out[791]: numpy.uint8

正确的列表转换

In [792]: type(z.tolist()[0])
Out[792]: int

为什么你首先使用list()？ diff你不需要它。如果溢出是一个问题，dtype转换更好。

np.diff会在获取差异之前将列表重新转换为数组。

In [793]: np.diff(z.tolist())
Out[793]: array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
In [794]: np.diff(list(z))
Out[794]: array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], dtype=uint8)
In [795]: np.diff(z.astype('int'))
Out[795]: array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
In [796]: np.diff(z)
Out[796]: array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], dtype=uint8)
In [797]: np.array(list(z))
Out[797]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=uint8)

numpy diff怪异的行为

1 个答案: