python - 为什么 Python ** 运算符在数组和标量上的行为不同

Question

我不明白 Python 中 ** 运算符的以下行为的理由。这将返回一个浮点数：

>>> 10**-1
0.1

这将返回整数：

>>> y=np.array([10,10,10])
>>> y
array([10, 10, 10])
>>> y**-1
array([0, 0, 0])

为什么？！

以下工作，但上述似乎非常错误。

>>> y**-1.0
array([ 0.1,  0.1,  0.1])

Answer 1

为了提高效率，numpy 数组被限制为指定的类型，例如你的：

>>> y=np.array([10,10,10])
>>> y.dtype
dtype('int64')

因为 int 不能代表小数部分，所以它被丢弃了。如果你使用这样的浮点数组，结果就是你所期望的：

>>> y=np.array([10,10,10], dtype='float32')
>>> y.dtype
dtype('float32')
>>> y**-1
array([ 0.1,  0.1,  0.1], dtype=float32)

此外，如果您传入的列表最初包含float类型，dtype则默认为float64：

>>> y=np.array([10.0 ,10.0 ,10.0])
>>> y.dtype
dtype('float64')
>>> y**-1
array([ 0.1,  0.1,  0.1])

Answer 2

numpy 实现它 ST任何涉及两个 int 的数学都会导致 int .... 至少这在很大程度上是我的经验