不受支持的操作數類型爲*：'numpy.ndarray'和'numpy.float64'

Question

長時間讀寫器，第一次寫入。

我搜索了谷歌和堆棧溢出，但沒有真正能夠找到這個問題的一般答案。

我在使用numpy 1.6.2的python 2.7.3中得到了「不受支持的操作數類型*：'numpy.ndarray'和'numpy.float64'」。

錯誤來自乘numpy數組和numpy浮點數，但它不會每次都發生。

例如：

x = np.tan(1) # numpy.float64 
y = np.array([0,1,2,3]) # numpy.ndarray 
np.multiply(x,y) # works no problem 

或者

x = np.tan(np.abs(np.multiply(-31,41))) # numpy.float64 
y = np.square(np.add(np.divide(np.zeros(100),42),(-27)**40)) # numpy.ndarray 
np.multiply(x,y) # works no problem 

兩個工作

現在的問題兒童：

np.multiply(np.square(np.add(np.divide(np.zeros(100),42),-27)**40)), 
np.tan(np.abs(np.multiply(-31,41)))) 

，或者被定義爲上述X：

np.multiply(np.square(np.add(np.divide(np.zeros(100),42),(-27)**40)),x) 

都會產生錯誤：NotImplemented

我知道隨機函數和數字似乎很奇怪，但這個概念應該還是工作，因爲它的工作當兩個被設置成變量分別。

爲什麼會發生這種情況？我怎樣才能解決它在一般意義上？

非常感謝！ Jason

Answer 1

我懷疑這裏的問題是NumPy無法在其數組中存儲Python long值。只要您嘗試這樣做，它會將數組的數據類型切換爲object。數組上的算術運算變得更加棘手，因爲NumPy不能再執行算術本身。

>>> np.array(27**40) 
array(1797010299914431210413179829509605039731475627537851106401L, dtype=object) 
>>> np.array(27**40) * np.tan(1) 
Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'numpy.ndarray' and 'numpy.float64' 

奇怪的是，交換的參數的順序有時可以工作：

>>> np.tan(1) * np.array(27**40) 
2.7986777223711575e+57 

在此第二種情況下，結果的類型是一個Python float，而不是一個NumPy的陣列。

解決方法是避免與NumPy陣列創建long值，並使用float！而非：

>>> np.array(27.0**40) 
array(1.797010299914431e+57) 
>>> np.array(27.0**40) * np.tan(1) 
2.7986777223711575e+57 
>>> np.multiply(np.square(np.add(np.divide(np.zeros(10),42),(-27.0)**40)),np.tan(1)) 
array([ 5.02925269e+114, 5.02925269e+114, 5.02925269e+114, 
     5.02925269e+114, 5.02925269e+114, 5.02925269e+114, 
     5.02925269e+114, 5.02925269e+114, 5.02925269e+114, 
     5.02925269e+114]) 

如果你得到這樣的錯誤，這是未來的，做的第一件事就是檢查陣列的dtype被相乘。它是否包含NumPy值或Python對象？

Answer 2

這是一個測驗嗎？我不明白爲什麼這個問題如此混淆......一切都歸結爲這個簡單的事實。

鑑於

>>> x = 10**100 
>>> type(x) 
<type 'long'> 
>>> y = np.float64(1) 

我們

>>> y.__mul__(x) 
1e+100 
>>> y.__rmul__(x) 
NotImplemented 

這是錯誤（或功能，我不知道），因爲它應該是y.__mul__(x) == y.__rmul__(x)（至少爲x這些特定值和y）。

的Python long不知道如何處理與numpy.float64乘（但這是正確的。）

>>> x.__mul__(y) 
NotImplemented 
>>> x.__rmul__(y) 
NotImplemented 

所以y*x計算結果爲y.__mul__(x)並給出了預期的結果。相反，x*y第一次嘗試爲x.__mul__(y)（未實現，正常），而不是y.__rmul__(x)（未實現但存在錯誤）。如已經指出的，我們可以有任意對象的nd.arrays，並且一切都變得清晰。

編輯

此bug已被修正（可能在numpy的版本1.7）：

>>> np.version.version 
'1.13.1' 
>>> x = 10**100 
>>> y = np.float64(1) 
>>> x.__mul__(y) 
NotImplemented 
>>> x.__rmul__(y) 
NotImplemented 
>>> y.__mul__(x) 
1e+100 
>>> y.__rmul__(x) 
1e+100 
>>> x*y 
1e+100 
>>> y*x 
1e+100