python - 将 int 添加到 uint8 时出现奇怪的类型转换？

Question

我对 python/numpy 在对无符号整数进行类型转换时的工作方式感到有些困惑。

例子:

import numpy as np
x = np.array([255], dtype=np.uint8)
y = x + 1

结果如下:

In[0]: y
Out[0]: array([0], dtype=uint8)

我知道 uint8 无法存储值大于 255 的整数，因此它会循环回零。我有点预料到这一点。

现在我试试:

z = x + 256

给出:

In[1]: z
Out[1]: array([511], dtype=uint16)

所以在这种情况下，类型已更改为具有更多字节的类型以容纳更大的数字，但前提是要添加的整数本身不适合较小的类型。 (有趣的是 x + 255 没有给出 uint16 结果)

这让我觉得有些奇怪。这背后有什么逻辑吗？我本以为更一致的做法是在第一个示例案例中也将类型更改为 uint16。

Answer 1

这种行为似乎源于一种可以理解的愿望，即尽量减少数组转换。

考虑

z = np.uint8(255)
z + 1
# 256
type(z+1)
# numpy.int64

其中文字 1 的类型为 int。在那种情况下，似乎两个操作数都被转换为 np.int64。但这与结果无关!

zz = np.uint8(1)
type(zz + 1)
# numpy.int64

但是，如果我们使用数组而不是简单整数，则转换会有所不同。

x = np.array([255], dtype=np.uint8)
x + 1
# array([0], dtype=uint8)

在我看来，这可能是这种情况，因为将整个数组从一种类型转换为另一种类型需要大量计算工作，因此只有在它知道 100% 确定这将是必要的之前 查看所有数组元素，即仅当其他操作数本身不适合当前类型时。事实上，即使我们取

b = np.int16(1)
x+b
# array([0], dtype=uint8)

所以它实际上将右手操作数转换为更小的类型，所有这些都是为了保存数组的类型。另一方面，当添加两个 np.arrays 时，总是将类型转换为较大的类型。

长话短说: - 简单的整数加法总是转换为较大类型的操作数 - 如果这足以表示整数，则添加一个 numpy 数组和一个整数转换为数组类型，否则转换为整数类型 - 添加两个 numpy 数组转换为较大类型的操作数(与两个整数一样)