python - 为什么 int numpy 数组的逆幂为 0，尽管 "from __future__ import division"？

Question

我总是使用from __future__ import div来避免整数除法问题。我刚刚遇到一个案例，它显然仍然存在:

np.array([10])**(-1)

返回array([0])，与返回array([0.1])<的1/np.array([10])相反 正如预期的那样。

我知道这个问题可以解决，例如使用 np.array([10])**(-1.) 或使用 astype('float') 将数组转换为 float 。我只是想知道为什么它会这样，因为考虑到例如，它对我来说似乎有点不一致。 10**(-1) 给出 0.1。

Answer 1

numpy.array() 使用运算符重载来实现功能。 ** 由 object.__pow__() special method 处理，例如。

/ 运算符通常由 object.__div__ 处理(以及右侧值的 __rdiv__ 方法)，以及 from __future__ import div 'switch' 导致 Python 使用 object.__truediv__方法代替。

但是，** 运算符不受开关的影响； Python 将继续调用 object.__pow__ 并且 numpy 不会知道您使用了 __future__ 导入。

因此，当您给它整数操作数时，它将继续返回整数结果；即使这样，它也不会强制 float 。

请注意，Python 也提供了一个取整除法运算符，其形式为 // operator和 __floordiv__ hook 。求幂没有这样的下限等价物，因此 numpy 没有其他选项可以为您提供使用 float 和 int 操作数之间的区别。 p>