NumPy 数组和标量间的差异：避免数据类型陷阱

python

2024-03-01 04:09:01

## NumPy 数组和标量的微妙差异

引言

NumPy 是一个强大的 Python 库，专门用于多维数据处理。它提供了广泛的操作和处理数据类型的能力，包括数组。然而，数组和标量之间存在一个经常被忽视的差异，这可能会导致混淆和不正确的运算。

数组与标量

在 NumPy 中，数组是元素的有序集合，而标量是单个元素。数组可以包含不同类型的数据，而标量只能包含一个值。例如，一个数组可以包含一组整数，而一个标量可以是该数组中任何元素的值。

行为差异

数组和标量在执行数值运算时的行为不同。当对数组进行数值运算时，数组将保留其数据类型 。这意味着，如果将 1 添加到 uint32 类型的数组中，则数组中的元素将按照 uint32 的范围进行环绕，防止溢出。

另一方面，当对数组标量进行数值运算时，标量不会保留其数据类型 。相反，标量将转换为新的数据类型，以容纳运算结果。

文档与现实

NumPy 文档指出，数组标量应该与数组表现出相同的行为。然而，在实践中，我们观察到数组和标量之间存在差异。这可能会导致混淆，特别是对于那些期望数组标量表现得像数组的人来说。

实际案例

以下示例展示了数组和标量之间的行为差异：

import numpy as np

# 数组
a = np.array([4294967295], dtype='uint32')
print(a.dtype)  # uint32

# 将 1 添加到数组
a += 1
print(a)  # [0]
print(a.dtype)  # uint32 (数据类型保持不变)

# 标量
b = np.uint32(4294967295)
print(b.dtype)  # uint32

# 将 1 添加到标量
b += 1
print(b)  # 4294967296
print(b.dtype)  # int64 (数据类型改变)