在Python/Numba中訪問數組給出奇怪的結果

我想與numba使用numpy，但我得到奇怪的結果，同時嘗試訪問或設置一些值爲浮點型數組使用浮點型索引轉換爲int 。檢查這個基本功能。在Python/Numba中訪問數組給出奇怪的結果

@numba.jit("void(f8[:,::1],f8[:,::1])") 
def test(table, index): 
x,y = int(index[0,0]), int(index[1,0) 
table[y,x] = 1.0 
print index[0,0], index[1,0], x,y 
print table 
print table[y,x] 

table = np.zeros((5,5), dtype = np.float32) 
index = np.random.ranf(((2,2)))*5 
test(table, index)

結果：

index[0,0] = 1.34129550525 index[1,0] = 0.0656177324359 x = 1 y = 0  
table[0,1] = 1.0 
table [[ 0.  0.  1.875 0.  0. ] 
     [ 0.  0.  0.  0.  0. ] 
     [ 0.  0.  0.  0.  0. ] 
     [ 0.  0.  0.  0.  0. ] 
     [ 0.  0.  0.  0.  0. ]]

爲什麼我能在這個表中的1.875，而不是1.0？這是一個基本的例子，但我正在與大數組一起工作，它給了我很多錯誤。我知道我可以將索引轉換爲np.int32並更改@ numba.jit（「void（f8 [：，:: 1]，f8 [：，1]）」）到@ numba.jit （「void（f8 [：，:: 1]，i4 [：，:: 1]）」），這是工作正常，但我想你想明白爲什麼這是行不通的。從python解析類型到C++時它是一個問題？

感謝您幫助

來源

2014-01-31 Romanzo Criminale

沒有在JIT的F8聲明和初始化np.float32之間的差異？ 1.875不在x = 1處。順便說一句，爲什麼它被標記爲C++？ – Joky

@Joky C++標籤是一個錯誤的抱歉。是的，它與np.float64一起工作。但對於像1.0這樣的數字應該浮動32或浮動64有所作爲？ –

既然您標記了C++;）：問題是該表是一個指向double的指針，指向一個float數組。在位置1重疊位置3/4的浮點數（2倍大）和在兩個浮點數上的雙精度編碼沒有任何意義。順便說一句，這是一個猜測，因爲我不知道什麼是numba生成的代碼。編輯：unutbu下面解釋清楚。 – Joky

In [198]: np.float64(1.0).view((np.float32,2)) 
Out[198]: array([ 0. , 1.875], dtype=float32)

所以當

table[y,x] = 1.0

寫入np.float64(1.0)爲table，table視圖中的數據爲np.float32和其解釋爲0和1.875。

注意，在0索引位置[0,1]顯示出來，並1.875顯示出來在索引位置[0,2]，而分配發生在[y,x] = [0,1]。

您可以通過改變

@numba.jit("void(f8[:,::1],f8[:,::1])")

修復D型不匹配

@numba.jit("void(f4[:,::1],f8[:,::1])")

這些是8個字節np.float64(1.0)：

In [201]: np.float64(1.0).tostring() 
Out[201]: '\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?'

而且4個字節時'\x00\x00\xf0?'被解釋爲np.float32你得到1.875：

In [205]: np.fromstring('\x00\x00\xf0?', dtype='float32') 
Out[205]: array([ 1.875], dtype=float32)

來源

2014-01-31 01:43:47 unutbu

非常感謝。也許這是一個愚蠢的問題，但爲什麼np.float64和np.float32之間的區別？ –

'np.float64'表示一個64位（8字節）的浮點數。 'np.float32'代表一個32位（4字節）的浮點數。 'np.float（1。0）'佔用8個字節。如果將它寫入'table'，則覆蓋8個字節。當「table」被打印時，它將其基礎數據解釋爲4字節的浮點數，所以你寫了'table'中的2個值（浮點數）。 – unutbu

好吧，我知道float64是8字節和float32 4個字節。但我認爲字節數只是改變了你可以寫的最大數量。不是這個數字的寫法。例如np.int32（1）.tostring（）給出'\ x01 \ x00 \ x00 \ x00'和np.int64（1）.tostring（）給出'\ x01 \ x00 \ x00 \ x00 \ x00 \ x00 \ x00 \ x00'，即使浮點數和整數不同，我認爲np.float64會給 '\ x00 \ x00 \ x00 \ x00 \ x00 \ x00 \ x80？' –

在Python/Numba中訪問數組給出奇怪的結果

回答

相關問題