今天我注意到了Numpy / Scipy数组的奇怪行为.看起来像在float中添加带整数的数组单元格可能有两种不同的结果,具体取决于分配结果的变量.而不是长篇解释,下面我提出代码：
import scipy as sp
array_int = sp.array([[0], [0]])
float_operand = 0.1
print array_int[0, 0] + float_operand #gives 0.1
但
import scipy as sp
array_int = sp.array([[0], [0]])
float_operand = 0.1
array_int[0, 0] = array_int[0, 0] + float_operand
print array_int[0, 0] #gives 0
我能理解这种行为是否继承自Python,但是：
与“裸”Python(2.7)的行为相反：
integer_for_sure = int(0)
integer_for_sure = integer_for_sure + 0.1
print integer_for_sure #gives 0.1 as expected
这种功能是否记录在案？以前有人遇到过吗？
解决方法:
亨利凯特已经解释得很好.我只会添加一个技术细节.
与简单地重写integer_for_sure以引用由integer_for_sure 0.1产生的float对象的常规赋值相反,从而改变变量的类型,赋值给数组元素,如
array_int[0, 0] = array_int[0, 0] + float_operand
实际上是更复杂的语法糖
array_int.__setitem__((0,0), array_int.__getitem__((0,0)) + float_operand)
(这适用于旧式类;对于新式类,它看起来有点不同,但想法保持不变)
每个数组类型的__setitem__方法对数组类型执行其value参数的类型转换.实现赋值的实际C代码有点丑陋,涉及自定义预处理器.
另一方面
print array_int[0, 0] + float_operand
是
print array_int.__getitem__((0,0)) + float_operand
即,它从array_int中获取整数值,将其与float_operand相加,并将生成的float对象传递给print.没有对array_int [0,0]的中间赋值,因此没有类型转换.
标签：python,arrays,numpy 来源： https://codeday.me/bug/20190824/1712809.html
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