numpy.array有和沒有指定dtype表現奇怪

Question

我完全被這個困惑了。

從以下

import numpy as np 

a = np.array([4, -9]) 
a[0] = 0.4 
a 

我預期輸出：array([ 0.4, -9])。但它給我

array([ 0, -9])。

但是，當我改變了dtype到f

a = np.array([4, -9], 'f') 
a[0] = 0.4 
a 

它給了我的預期了放array([ 0.40000001, -9. ], dtype=float32)

的文檔numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)說：

D型：數據類型，可選 陣列所需的數據類型。如果沒有給出，那麼類型將被確定爲保持序列中對象所需的最小類型。這個參數只能用於'上傳'數組。對於向下轉換，請使用.astype（t）方法。

當我初始化數組初始化它的值integers，所以當我索引與float陣列只承認0.4的integer一部分，因此給了我0。這是我的理解。它是否正確？。但我仍然對這種行爲感到驚訝。

問題：這裏究竟發生了什麼？

Answer 1

的問題是，你的陣列是dtype=np.int64：

In [141]: a = np.array([4, -9]) 

In [142]: a.dtype 
Out[142]: dtype('int64') 

這意味着你可以轉讓完成之前只能存儲整數，浮點數任何被截斷。如果你想存儲花車和整數一起，你應該指定dtype=object第一：

In [143]: a = np.array([4, -9], dtype=object) 

In [144]: a[0] = 0.4 

In [145]: a 
Out[145]: array([0.4, -9], dtype=object) 

至於與array([ 0.40000001, -9. ]，0.4問題，作爲一個浮點數沒有在內存中一個精確的表示（只是一個大概的一個），這說明你看到的不準確。