这个在整数上运行的 numpy 算法偶尔会返回浮点数，为什么？

Question

这是我正在重写的六边形晶格上生成点同心环的算法的一部分。

我以为这都是整数数学，但我发现在某些情况下，数组会意外地创建为浮点数！

在下面的序列中，p0 是 float64 对应于 n=1 而int64 对应于n>1，我根本不知道为什么会这样。

我正在运行 numpy 版本 1.17.3，在 MacOS 上安装 Python 3.7.3 的 Anaconda

import numpy as np
n_max = 3
for n in range(1, n_max+1):
    seq = np.arange(n, -n-1, -1, dtype=int)
    p0  = np.hstack((seq, (n-1)*[-n], seq[::-1], (n-1)*[n]))
    print('n: ', n)
    print('seq: ', seq)
    print('p0: ', p0.dtype, p0)
    print('')

返回

n:  1
seq:  [ 1  0 -1]
p0:  float64 [ 1.  0. -1. -1.  0.  1.]

n:  2
seq:  [ 2  1  0 -1 -2]
p0:  int64 [ 2  1  0 -1 -2 -2 -2 -1  0  1  2  2]

n:  3
seq:  [ 3  2  1  0 -1 -2 -3]
p0:  int64 [ 3  2  1  0 -1 -2 -3 -3 -3 -3 -2 -1  0  1  2  3  3  3]

这是预期的行为吗？

更新1：好的np.hstack(([1, 0, -1], 1*[7]))返回int64但np.hstack(([1, 0, -1], 0*[7]))返回float64，所以0*[n]在np.hstack操作的元组中的出现触发了转至float64。

更新 2： 刚刚在 Code Review 中询问：Is there a better, cleaner or otherwise “less tricky” way to get these hexagonal arrays of dots arranged in this spiral pattern?

Answer 1

触发整个数组被强制转换为np.float64，是n=0与(n-1)*[n]和(n-1)*[-n]时得到的空列表：

print((n-1)*[n])
# []

np.hstack 从要连接的每个输入数组构造一个数组。对于每个数组，都会调用np.atleast_1d，默认情况下会将空数组转换为np.float64 dtype：

np.atleast_1d([])
# array([], dtype=float64)

Answer 2

这样做的原因是 NumPy 在连接它们之前从所有输入创建 ndarray。

[0]*n 的计算结果为 []，这是一个空列表，因此没有数值类型，因此在转换为数组时，它会变成一个具有默认数据类型 which is to use a float 的空数组。

您可以通过自己将输入转换为 ndarray 并将数据类型指定为 int 来避免这种情况，例如：

import numpy as np
n_max = 3
for n in range(1, n_max+1):
    seq = np.arange(n, -n-1, -1, dtype=int)
    p0  = np.hstack((seq, np.array((n-1)*[-n], dtype=np.int32), seq[::-1], np.array((n-1)*[-n], dtype=np.int32)))
    print('n: ', n)
    print('seq: ', seq)
    print('p0: ', p0.dtype, p0)
    print('')

我真的不能说这是否是预期的行为，但它在本质上确实有些道理。