python - 整数 numpy 数组乘以 float

Question

我有一个包含整数值的 numpy 数组。如果我将整个矩阵乘以一个 float ，结果是一个浮点矩阵，但如果我通过 for 循环逐列相乘，它只给出整数部分。

import numpy as np
A = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
B = A

print("Multiplication as a whole matrix:")
A = 0.5*A
print(A)

for i in range(A.shape[1]):
    B[:,i] = 0.5*B[:,i]
    
print("Multiplication column by column:")
print(B)

如果我只将矩阵的一个元素更改为 float (例如 1 到 1.0)，这两种方法都会给出真实的结果。我想知道其中的根本原因。

Answer 1

A = 0.5*A

改变整个数组。当解释器调用 A.__rmul__(0.5) 时，它看到 0.5 是一个 float 并因此创建一个新的 A 与 dtype = float

for i in range(A.shape[1]):
    B[:,i] = 0.5*B[:,i]

现在，我们尝试分段回读B。但是即使 0.5*B[:, i] 是一个 float 数组，B 仍然是 dtype = int，所以它转换 float 到 int 以适应现有的 B 数据结构。

设置“即使只有矩阵的一个元素为 float ”也会将整个数组设置为 dtype = float，然后转换为 int 将停止。