為什么Python **運算符在數組和標量上的行為不同

Question

我不了解Python中**運算符的以下行為的合理性。 這將返回一個浮點數：

>>> 10**-1
0.1

這將返回整數：

>>> y=np.array([10,10,10])
>>> y
array([10, 10, 10])
>>> y**-1
array([0, 0, 0])

為什么？！

以下工作，但以上似乎很錯誤。

>>> y**-1.0
array([ 0.1,  0.1,  0.1])

Answer 1

為了提高效率，將numpy數組限制為指定的類型，例如您的類型：

>>> y=np.array([10,10,10])
>>> y.dtype
dtype('int64')

由於int不能表示小數部分，因此將其丟棄。 如果使用這樣的浮點數組，則結果將是您期望的：

>>> y=np.array([10,10,10], dtype='float32')
>>> y.dtype
dtype('float32')
>>> y**-1
array([ 0.1,  0.1,  0.1], dtype=float32)

另外，如果您最初傳入的列表包含float類型，則dtype將默認為float64 ：

>>> y=np.array([10.0 ,10.0 ,10.0])
>>> y.dtype
dtype('float64')
>>> y**-1
array([ 0.1,  0.1,  0.1])

Answer 2

numpy實現它的任何包含兩個int結果的數學運算..至少那在很大程度上是我的經驗