在numpy数组上使用就地操作时生成的TypeError？

如果我运行下面的代码：如果我改变b += c到b = b + c，代码运行正常在numpy数组上使用就地操作时生成的TypeError？

TypeError: ufunc 'add' output (typecode 'O') could not be coerced to provided 
output parameter (typecode 'd') according to the casting rule ''same_kind''

：

import numpy as np 

b = np.zeros(1) 
c = np.zeros(1) 
c = c/2**63 

print b, c 
b += c

我收到此错误信息。为什么这样？我在RHEL上运行Python 2.7.2。

NumPy的版本：2.0.0.dev-a2a9dfb

GCC版本：4.1.2 20080704（红帽4.1.2-52）

预先感谢您。

来源

2012-09-25 Aae

请发布您的numpy版本（'print np.version.version'）和'gcc --version'（来自shell），因为我们需要bug报告的信息。 –

我同样有'/ ='这个问题。感谢您解决它的后。 –

当你这样做c=c/2**63，c被强制转换为dtype=object（这就是问题所在），而b住宿与dtype=float。

当您将dtype=object阵列添加到dtype=float时，结果为dtype=object阵列。把它看作dtype的优先顺序，就像在一个numpy int中添加一个numpy的浮点数给出一个numpy的浮点数一样。

如果您尝试将object添加到float到位，它失败了，因为结果不能投从object到float。正如您可能已经注意到的，当您使用像b=b+c这样的基本添加时，结果b将转换为dtype=object。

请注意，使用c=c/2.**63将c保留为浮点数，并且b+=c按预期工作。请注意，如果c是np.ones(1)你也不会有问题。

总之：(np.array([0], dtype=float)/2**63)).dtype == np.dtype(object)可能是一个错误。

来源

2012-09-25 18:41:27

我不确定这是一个错误。也许 - 但是'2 ** 63'大于'int64'的最大值，所以我不确定'numpy'除了将它存储在一个Python对象数组之外是否有意义。 – senderle

除“long”优先级低于“float”优先级外。 –

是的，无论如何我甚至无法重现OPs问题。 – senderle

在numpy数组上使用就地操作时生成的TypeError？

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