Numpy: डिवीजन-असाइनमेंट ऑपरेटर उठाता है त्रुटि, अलग डिवीजन और असाइनमेंट कार्य

को निर्मित 9 फ़र॰ 2018 · 3टिप्पणियाँ · स्रोत: numpy/numpy

क्षमा करें यदि यह एक ज्ञात समस्या है, तो मैंने इसकी खोज की लेकिन बहुत सारे परिणाम हैं...

यह काम:

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
a = a / 4

लेकिन यह एक त्रुटि उठाता है:

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
a /= 4

अर्थात्:

TypeError: No loop matching the specified signature and casting
was found for ufunc true_divide

यह आश्चर्यजनक है क्योंकि मैं उनसे ऐसा ही करने की अपेक्षा करता हूं।

सुन्न संस्करण 1.14.0 का उपयोग करना।

स्रोत

MareinK

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सबसे उपयोगी टिप्पणी

मुझे लगता है कि आप पायथन 3 पर हैं। यह पायथन 3 पर अपेक्षित व्यवहार है। a / 4 का परिणाम एक पूर्णांक सरणी नहीं बल्कि एक फ़्लोटिंग पॉइंट सरणी होगा। जब आप उस परिणाम को a = a / 4 लाइन के साथ पुन: असाइन करते हैं, तो यह ठीक है। यह अनिवार्य रूप से कोड को a = np.true_divide(a, 4) परिवर्तित करता है जो एक नया फ़्लोटिंग पॉइंट सरणी बनाता है और इसे a नाम पुन: असाइन करता है।

जब आप इन-प्लेस असाइनमेंट करने का प्रयास करते हैं, तो true_divide ufunc को मौजूदा a पूर्णांक सरणी में वापस आउटपुट करने के लिए कहा जा रहा है: np.true_divide(a, 4, out=a) । true_divide का कोई कार्यान्वयन नहीं है जो दो पूर्णांक तर्क लेता है और एक और पूर्णांक आउटपुट करता है, इसलिए आपको अपवाद मिलता है।

rkern 10 फ़र॰ 2018

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सभी 3 टिप्पणियाँ

rkern 10 फ़र॰ 2018

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स्पष्ट स्पष्टीकरण के लिए धन्यवाद, यह समझ में आता है। नीचे ने मुझे अंतर को समझने में मदद की:

>>> 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

अगर मैं सही ढंग से समझूं, तो तथ्य यह है कि += के साथ कोई नई वस्तु नहीं बनाई गई है, यह out=a ।

इस मुद्दे का एक तरीका सरणी निर्माण पर dtype=float का उपयोग करना है।

MareinK 10 फ़र॰ 2018

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ये सही है।

rkern 10 फ़र॰ 2018

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