為什么數組的價值與預期不同？

Question

我將 class 的屬性從：

self.firstBase = np.array([1, 0])
self.secondBase = np.array([0, 1])

至

self.base = np.array([[1, 0], [0, 1]])

從那時起，將這兩個向量乘以 Hadamard 矩陣的操作返回錯誤值。

def H(self):
    H = np.array([[1 / math.sqrt(2), 1 / math.sqrt(2)],
                  [1 / math.sqrt(2), - 1 / math.sqrt(2)]])

    topValue = H[0][0] * self.base[0][0] + H[0][1] * self.base[0][1]
    bottomValue = H[1][0] * self.base[0][0] + H[1][1] * self.base[0][1]
    self.base[0] = np.array([topValue, bottomValue])

    topValue = H[0][0] * self.base[1][0] + H[0][1] * self.base[1][1]
    bottomValue = H[1][0] * self.base[1][0] + H[1][1] * self.base[1][1]
    self.base[1] = np.array([topValue, bottomValue])

    return self

我做了一些測試，發現計算仍然正確，但是當我初始化時

 self.base[0] = np.array([topValue, bottomValue])

和

self.base[1] = np.array([topValue, bottomValue])

結果它給了我 [0, 0] 和 [0, 0] 。

這是為什么？ 解決方法是什么？

Answer 1

self.base數據類型更改為float

self.base = np.array([[1, 0], [0, 1]], dtype=float)

Answer 2

發生這種情況是因為您試圖將浮點值分配給 integer 數組。 因此，需要使用浮點值來初始化self.base ，如下所示：

1. 使用self.base = np.array([1.0, 0.0], [0.0, 1.0])
2. 或self.base = np.array([[1, 0], [0, 1]], dtype=float)