python-3.x - Numpy 具有复数和 +=

Question

我在使用 numpy 在 python 中处理复杂矩阵时发现了一些奇怪的事情。我将举一个简短的例子来解释它:

这段代码工作得很好:

import numpy as np

a = np.zeros((2, 2))
b = np.array([[1j, 1j], [1j, 2]])

a = a + b

print(a)

带输出

[[0.+1.j 0.+1.j]
 [0.+1.j 0.+1.j]]

但是如果我将 a = a + b 更改为 a += b (我通常这样做)，则会出现错误。

import numpy as np

a = np.zeros((2, 2))
b = np.array([[1j, 1j], [1j, 1j]])

a += b

print(a)

有错误:

numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: Cannot cast ufunc 'add' output from dtype('complex128') to dtype('float64') with casting rule 'same_kind'

这是从哪里来的？我只是想了解一下。

Answer 1

此错误来自 numpy是重写函数。在常规 Python 中，以下两个语句是等效的:

a = a + b
a += b

但是，与 numpy事实并非如此。与numpy ，区分是创建新数组还是修改原始数组通常非常重要。

当您运行a = a + b时，它的作用是创建一个新数组并将其存储回 a .

当您运行a += b时，它的作用是尝试修改原始 a数组 b 。然而，自从 a类型为float和b类型为imaginary ，这种修改是非法的。