Numpy: L'opérateur de division-affectation génère des erreurs, sépare le travail de division et d'affectation

Je suppose que vous êtes sur Python 3. C'est le comportement attendu sur Python 3. Le résultat de a / 4 ne sera pas un tableau d'entiers mais un tableau à virgule flottante. Lorsque vous réaffectez simplement ce résultat avec la ligne a = a / 4 , c'est bien. Il convertit essentiellement le code en a = np.true_divide(a, 4) ce qui crée un nouveau tableau à virgule flottante et lui réaffecte le nom a .

Lorsque vous essayez d'effectuer une affectation sur place, le true_divide ufunc est invité à retourner dans le tableau d'entiers a existant : np.true_divide(a, 4, out=a) . Il n'y a pas d'implémentation de true_divide qui prend deux arguments entiers et génère un autre entier, donc vous obtenez l'exception.

Merci pour l'explication claire, c'est logique. Ce qui suit m'a aidé à comprendre la différence :

>>> 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 je comprends bien, le fait qu'aucun nouvel objet ne soit créé avec += , est l'analogie avec out=a .

Une façon de contourner le problème consiste à utiliser dtype=float lors de la création du tableau.

C'est exact.