python - 无法根据规则 ('float64' 将数组数据从 dtype ('int32' ) 转换为 dtype 'safe' )

Question

我有一个像

这样的 numpy 数组

result = np.array([[[289, 354, 331],
                    [291, 206,  66],
                    [242,  70, 256]],

                   [[210, 389, 342],
                    [273, 454, 218],
                    [255,  87, 256]],

                   [[127, 342, 173],
                    [450, 395, 147],
                    [223, 228, 401]]])

如果元素大于 255，我会尝试屏蔽数组。即我假设它的范围为 0-1024 并将我的值除以 4

result = np.putmask(result, result > 255, result/4)

注意:结果是之前的 3D 数组。我收到此错误

TypeError: Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('int32') according to the rule 'safe'

我做错了什么？ 提前致谢

Answer 1

错误说明:

这说明了 numpy 数组的一个有趣属性:numpy 数组的所有元素必须属于同一类型

例如，如果您有以下数组:

>>> array1 = np.array([[23, 632, 634],[23.5, 67, 123.6]])
>>> array1
array([[  23. ,  632. ,  634. ],
   [  23.5,   67. ,  123.6]])
>>> type(array1[0][0])
<class 'numpy.float64'>

我们注意到，即使列表 [23, 632, 634] 中的所有元素都是 int 类型(特别是 'numpy.int64')，由于第二行中的元素 123.6，array1 中的所有元素都转换为 float (请注意数组打印输出中的小数点)。

同样，如果我们在数组中的任何位置包含一个字符串，则数组的所有元素都会转换为字符串:

>>> array2 = np.array([[23, 632, 'foo'],[23.5, 67, 123.6]])
>>> type(array2[0][0])
<class 'numpy.str_'>

结论:

您的原始 result 数组包含 'numpy.int64' 类型的元素，但 result/4 操作返回的元素数组为输入'numpy.float64'(因为82/4 = 20.5等)。因此，当您尝试替换结果中的值时，它并不“安全”，因为您无意中尝试将 float 放入整数数组中。