Question

我使用Pyinterval，由于某种原因，它与numpy.float64不太合适。基本上，每当在区间运算中使用numpy.float64而不是通常的float时，间隔就会被转换为numpy数组。

以下示例：

import interval as itv
import numpy as np
from math import sqrt

ival = itv.interval([1,2])
cons = 2

print("interval 1: ",sqrt(cons)*ival)
print("interval 2: ",np.sqrt(cons)*ival)

打印：

间隔1：间隔（[1.4142135623730951,2.8284271247461903]）

间隔2：[[1.41421356 2.82842712]]

并且相应的类型。基本上，因为我使用numpy很多，我的问题是，如果我能以某种方式强制它永远不会使用自己的float64类型，或者除了每次之后还有任何其他方便的解决方案numpy计算。

Answer 1

这可能是由于numpy试图将间隔转换为它知道如何乘以的东西。这显然是失败的。相反，您可以让间隔库执行转换，这似乎在我的测试中起作用：

代码：

ival = itv.interval([1, 2])
cons = 2

print("interval 1: ", ival * sqrt(cons))
print("interval 2: ", ival * np.sqrt(cons))

结果：

('interval 1: ', interval([1.4142135623730951, 2.8284271247461903]))
('interval 2: ', interval([1.4142135623730951, 2.8284271247461903]))

但为什么？

Python使用* dunder实现__mul__运算符。被叫的dunder是左手操作数的dunder。通过将间隔放在左侧，您将使用其转换，而不是numpy的转换。为什么numpy不开心，我目前不知道，但这似乎有效。

为什么Pyinterval算法会因numpy.float64而失败

1 个答案:

代码：

结果：

但为什么？