Numpy: El operador de asignación de división genera error, división separada y trabajo de asignación

Supongo que está en Python 3. Este es el comportamiento esperado en Python 3. El resultado de a / 4 no será una matriz de enteros sino una matriz de punto flotante. Cuando simplemente reasigna ese resultado con la línea a = a / 4 , está bien. Básicamente, convierte el código en a = np.true_divide(a, 4) que crea una nueva matriz de punto flotante y le reasigna el nombre a .

Cuando intenta realizar una asignación en el lugar, se le pide a true_divide ufunc que vuelva a generar la salida en la matriz de enteros a : np.true_divide(a, 4, out=a) . No hay una implementación de true_divide que tome dos argumentos enteros y genere otro entero, por lo que obtiene la excepción.

Gracias por la explicación clara, eso tiene sentido. Lo siguiente me ayudó a comprender la diferencia:

>>> a = [1 ,2, 3]
>>> b = a
>>> id(a) == id(b)
True
>>> a += [4, 5, 6]  # list object is changed, no new object created
>>> id(a) == id(b)
True
>>> a = a + [4, 5, 6]  # new object created, and assigned to `a`
>>> id(a) == id(b)
False

Si lo entiendo correctamente, el hecho de que no se cree ningún objeto nuevo con += , es la analogía con out=a .

Una forma de solucionar el problema es usar dtype=float al crear la matriz.

Eso es correcto.