python - 在 python 中 a/= 2.0 和 a = a/2.0 的结果是不一样的

Question

In [67]: import numpy as np
In [68]: a = np.arange(10)
In [69]: b = a.copy()
In [70]: a /= 2.0
In [71]: a
Out[71]: array([0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4])
In [72]: b = b / 2.0
In [73]: 
In [73]: b
Out[73]: array([ 0. ,  0.5,  1. ,  1.5,  2. ,  2.5,  3. ,  3.5,  4. ,  4.5])

我不知道为什么在尝试处理 numpy 数组时结果不同。

Answer 1

a = np.arange(10) 有一个整数数据类型。

>>> np.arange(10).dtype
dtype('int64')

就地修改数组——例如，使用a/= 2.0——不会改变 数据类型。所以结果包含整数。

相比之下，a/2.0 "upcasts" the resultant array float ，因为除数是 一个 float 。

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如果您从一个 float 据类型的数组开始，那么这两个操作会产生相同的结果:

In [12]: a = np.arange(10, dtype='float')

In [13]: b = a.copy()

In [14]: a /= 2.0

In [15]: a
Out[15]: array([ 0. ,  0.5,  1. ,  1.5,  2. ,  2.5,  3. ,  3.5,  4. ,  4.5])

In [16]: b = b / 2.0

In [17]: b
Out[17]: array([ 0. ,  0.5,  1. ,  1.5,  2. ,  2.5,  3. ,  3.5,  4. ,  4.5])