dtype float 'object' 和 'float' 上的不同算术行为答案

【问题标题】：Different behavior of arithmetics on dtype float 'object' and 'float'dtype float 'object' 和 'float' 上的不同算术行为
【发布时间】：2018-04-05 01:31:03
【问题描述】：

大家好，我只是 python 的新手（即使是编程），所以我的问题可能听起来很基础，但我很难理解。

为什么对“浮点对象”的算术有选择性行为？

import numpy as np

a = np.random.normal(size=10)
a = np.abs(a)
b = np.array(a, dtype=object)

np.square(a) # this works
np.square(b) # this works

np.sqrt(a) # this works
np.sqrt(b) # AttributeError: 'float' object has no attribute 'sqrt'

图片链接是我在本地jupyter notebook中的运行结果：

jupyter notebook 运行结果

欣赏有用的见解！谢谢

edit 050418 09:53 --添加一个我认为是类似问题的链接 Numpy AttributeError: 'float' object has no attribute 'exp'

【问题讨论】：

作者提前道歉，因为他不知道如何输出ipython控制台直接在屏幕上显示结果>
对于对象 dtype 数组，numpy 将计算委托给元素（有点像列表理解）。结果是某些计算有效，而另一些则无效。你找到了一对可以说明这一点。两者都是编译的，因此很难看出委托有何不同。
嗨@hpaulj ...您的意思是在文档中编译吗？上次我在里面搜索时没有找到任何东西。你能提供任何链接吗？ tq
我用ipython 双问号检查 Python 代码：?? 作为一般规则，不要指望对对象 dtype 数组进行数学运算。它是命中注定的。即使它有效，它也比数字 dtypes 慢。
numpy square 知道它可以将操作委托给对象的 __mul__ 方法（如果有的话），Python float 对象会这样做。如果一个对象有一个sqrt 方法，numpy.sqrt 将委托给它。 Python float 没有 sqrt 方法。

标签： python numpy

【解决方案1】：

@Warren 指出 square '代表'乘法。我通过创建一个包含列表的对象数组来验证这一点：

In [524]: arr = np.array([np.arange(3), 3, [3,4]])
In [525]: np.square(arr)
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'list'

square 作用于数组的其余部分：

In [526]: np.square(arr[:2])
Out[526]: array([array([0, 1, 4]), 9], dtype=object)

sqrt 不适用于以下任何一种：

In [527]: np.sqrt(arr)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-527-b58949107b3d> in <module>()
----> 1 np.sqrt(arr)

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'sqrt'

我可以让sqrt 使用自定义类：

class Foo(float):
    def sqrt(self):
        return self**0.5

In [539]: arr = np.array([Foo(3), Foo(2)], object)
In [540]: np.square(arr)
Out[540]: array([9.0, 4.0], dtype=object)
In [541]: np.sqrt(arr)
Out[541]: array([1.7320508075688772, 1.4142135623730951], dtype=object)

【讨论】：

【解决方案2】：

不确定是否是这个原因，但我的猜测是：

如果您的对象是您自己的自制类的实例怎么办？ Numpy 不能做任何其他事情，但希望你在你的类中定义了一个 sqrt 方法并让它完成工作。所以我假设这就是它在这里所做的，但在你的情况下，你的对象是浮动的，虽然np.sqrt(some_random_float) 是有道理的，some_random_float.sqrt() 不是因为AttributeError: 'float' object has no attribute 'sqrt'。

通常 numpy 是为数值计算而设计和优化的，虽然将它与通用 dtype=object 一起使用有时会很方便，但您不应该假设在这种情况下一切都将始终无缝运行...

【讨论】：

好吧，这就是逻辑。但是像 .square() 这样的实例呢？是不是表示 np 列出了一些常见的实例，本例中包含了 square()？

【解决方案3】：

在 Python 中，一切都是对象。

操作符在对象上实现为特殊方法（从方法名称中的__前缀可以看出，例如a + b是a.__add__(b)的语法糖，或者它们是内置函数的别名，将对象作为参数（例如a ** b 是pow(a, b) 的语法糖。通常，函数本身是对象上特殊方法的别名（例如iter(a) 只是返回a.__iter__()）。

Numpy 添加了进一步的语法糖，它实现了基于 numpy 对象类型的函数。如上所述，具有 object dtype 的 numpy 数组将运算符的实现推回到数组中元素的对象类型（所以基本上，np.square(a) 在语义上类似于array = map(lambda x: x*x, array)，它实际上被评估为@987654330 @。

请注意，sqrt 不作为内置函数存在（它是从标准库中的 math 模块或 np 的实现中导入的，或者使用 **0.5（实际上是 pow(x, 0.5)），因此普通的float 对象不会有实现它的方法。

【讨论】：

很好的解释谢谢！ hpaulj 答案中显示的示例就是对此的证明