問題與numpy的陣列真司

假設你有這樣的數組：問題與numpy的陣列真司

In [29]: a = array([[10, 20, 30, 40, 50], [14, 28, 42, 56, 70], [18, 36, 54, 72, 90]]) 

Out[30]: a 
array([[ 0, 0, 0, 0, 0], 
     [14, 28, 42, 56, 70], 
     [18, 36, 54, 72, 90]])

現在由第一個（從未來進口部使用）

In [32]: a[0]/a[2] 
Out[32]: array([ 0.55555556, 0.55555556, 0.55555556, 0.55555556, 0.55555556])

現在做分割第三排在一個循環的每一行相同：

In [33]: for i in range(3): 
      print a[i]/a[2] 
[ 0.55555556 0.55555556 0.55555556 0.55555556 0.55555556] 
[ 0.77777778 0.77777778 0.77777778 0.77777778 0.77777778] 
[ 1. 1. 1. 1. 1.]

一切看起來鑽機H T。但現在，將第一個陣列的[I]/A [2]至[Ⅰ]：

In [35]: for i in range(3): 
      a[i]/=a[2] 
    ....:  

In [36]: a 
Out[36]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0], 
     [1, 1, 1, 1, 1]])

好的，沒有問題。變爲this is by design。相反，我們應該這樣做：

In [38]: for i in range(3): 
      a[i] = a[i]/a[2] 
    ....:  

In [39]: a 
Out[39]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0], 
     [1, 1, 1, 1, 1]])

但這並不奏效。爲什麼以及如何修復它？

在此先感謝。

來源

2012-10-20 Robert Smith

您可以將整個數組轉換爲float陣列第一：

a = a.astype('float') 
a /= a[2]

來源

2012-10-20 05:21:56 nneonneo

謝謝。是的，我考慮過這個問題，但我想知道一個解決方案，因爲它應該作爲一個[i] = a [i]/a [2] –

如果不明顯，這會創建一個新的數組。有沒有辦法（我知道）做到這一點，修改舊的數組，並更改類型。 – mgilson

這是不可能的，因爲舊的和新的類型可能有不同的大小，或者舊的數組可能是一個不應該被修改的其他數組的視圖。 – nneonneo

「爲什麼不這項工作」 - 它不工作的原因是因爲numpy的陣列有一個數據類型時，他們」重新創建。任何嘗試將不同類型放入該數組將被轉換爲適當的類型。換句話說，當你嘗試將一個浮點數放到你的整數數組中時，numpy將該浮點數轉換爲一個int值。這背後的原因是因爲numpy數組被設計爲同類型，以便它們具有最佳性能。換句話說，它們以C中的數組形式實現。在C中，不能有一個數組，其中1個元素是float，而下一個是int。（你可以有struct這樣的行爲，但它們不是數組）。

另一種解決方案（除了由@nneonneo提出的一個）是指定數組從一開始的float數組：

a = array([[10, 20, 30, 40, 50], [14, 28, 42, 56, 70], [18, 36, 54, 72, 90]], dtype=float)

來源

2012-10-20 05:33:06 mgilson

沒錯。是的，你完全正確，因爲a.dtype返回dtype（'int64'）然後一旦創建了一個數組，除非明確更改，否則它將保持其數據類型。是嗎？ –

@RobertSmith - 無論如何，它都能保持數據類型。你*不能*明確地改變數據類型。做'a.astype（float）'實際上創建了一個* float *類型的新的* ndarray。 – mgilson

哦，明白了。謝謝！ –

這並不是說是它的問題，分配的劃分，即a[i] = ... （當你做a /= ...時，它也被用在幕後）。試試這個：

>>> a = np.zeros(3, dtype='uint8') 
>>> a[:] = [2, -3, 5.9] 
>>> print a 
[ 2 253 5]

當你intarray[i] = floatarray[i] numpy的具有截斷浮點值，讓他們融入intarray。

來源

2012-10-20 05:39:00

問題與numpy的陣列真司

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