Neden Numpy a + = b ve a = a + b farklı davranır

Question

Aşağıdaki sayısal davranışlar kasıtlı mıdır, yoksa bir hata mıdır?

from numpy import * 

a = arange(5) 
a = a+2.3 
print 'a = ', a 
# Output: a = 2.3, 3.3, 4.3, 5.3, 6.3 

a = arange(5) 
a += 2.3 
print 'a = ', a 
# Output: a = 2, 3, 4, 5, 6 

Python sürümü: 2.7.2, Numpy sürümü: kasıtlı var 1.6.1

Answer 1

.

+= işleci, dizinin türünü korur. Başka bir deyişle, bir tam sayı dizisi bir dizi tamsayı olarak kalır.

Bu, NumPy'nin varolan dizi depolamasını kullanarak += işlemini gerçekleştirmesini sağlar. Öte yandan, a=a+b toplamı için yepyeni bir dizi oluşturur ve bu yeni diziye işaret etmek için a'u yeniden ispatlar; Bu, işlem için kullanılan depolama miktarını artırır. (Gerekirse) böylece iki işlenenlerin veri türüne karar kesinlik kullanarak hesaplama yapacak yer operasyonlarda ama sessizce sonucu downcast olacaktır:

Uyarı:

documentation alıntı diziye geri sığabilir. Bu nedenle, karışık hassas hesaplamalar için A {op}= B, A = A {op} B'dan farklı olabilir. Örneğin, a = ones((3,3)) varsayalım. Sonra a += 3j, a = a + 3j'dan farklıdır: her ikisi de aynı hesaplama gerçekleştirirken, a += 3 sonucu a'a sığdırmak için sonuç verir, a = a + 3j ise sonuca a adını yeniden bağlar. a ilk etapta bir tamsayı dizisi neden Merak ediyorsan

Son olarak, aşağıdakileri dikkate alın:

In [3]: np.arange(5).dtype 
Out[3]: dtype('int64') 

In [4]: np.arange(5.0).dtype 
Out[4]: dtype('float64') 

Answer 2

@aix tamamen doğru. Sadece bunun, uyuşmaya özgü olmadığını belirtmek istedim. Örneğin:

>>> a = [] 
>>> b = a 
>>> a += [1] 
>>> print a 
[1] 
>>> print b 
[1] 
>>> a = a + [2] 
>>> print a 
[1, 2] 
>>> print b 
[1] 

sen += görebileceğiniz gibi listeyi değiştirir ve + yeni bir liste oluşturur. Bu, aynı zamanda uyuşmuş için de geçerlidir. +, yeni bir dizi oluşturur, böylece herhangi bir veri türü olabilir. +=, diziyi yerinde değiştirir ve pratik değildir ve dizi içeriği değiştirildiğinde bir dizinin veri türünü değiştirmek için numpy için imo istenebilir.