*： 'numpy.ndarray'と 'numpy.float64'のサポートされていないオペランドタイプ

Question

長時間リーダー、初めてのライター。

私はGoogleとスタックのオーバーフローで検索しましたが、この質問に対する一般的な回答は実際には見つかりませんでした。

numpy 1.6.2を使用して、Python 2.7.3で「*： 'numpy.ndarray'と 'numpy.float64'」というエラーが発生しました。

エラーはnumpy配列とnumpy floatを掛けたものですが、毎回発生しません。上記のように定義されたXと

np.multiply(np.square(np.add(np.divide(np.zeros(100),42),-27)**40)), 
np.tan(np.abs(np.multiply(-31,41)))) 

のか、：：

x = np.tan(1) # numpy.float64 
y = np.array([0,1,2,3]) # numpy.ndarray 
np.multiply(x,y) # works no problem 

それとも

x = np.tan(np.abs(np.multiply(-31,41))) # numpy.float64 
y = np.square(np.add(np.divide(np.zeros(100),42),(-27)**40)) # numpy.ndarray 
np.multiply(x,y) # works no problem 

作業両方の問題の子供たちのために今すぐ

：

例えば

np.multiply(np.square(np.add(np.divide(np.zeros(100),42),(-27)**40)),x) 

の両方がエラーを生成します。両方を個別の変数に設定されたとき、それが働いたとして、私はランダム関数と数字は奇妙に思える知っているが、概念的には、これはまだ動作するはず

をNotImplemented。

どうしてですか？私はそれを一般的な意味でどのように修正できますか？

ありがとうございます！ Jason

Answer 1

ここで問題となるのは、NumPyがPython longの値をその配列に格納できないということです。これを行うとすぐに、配列のデータ型がobjectに切り替わります。 NumPyはもはや算術自体を行うことができないので、配列の算術演算は難しくなります。時々動作することができ、引数の順序を入れ替える奇妙な

>>> np.array(27**40) 
array(1797010299914431210413179829509605039731475627537851106401L, dtype=object) 
>>> np.array(27**40) * np.tan(1) 
Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'numpy.ndarray' and 'numpy.float64' 

、この第2のケースで

>>> np.tan(1) * np.array(27**40) 
2.7986777223711575e+57 

は、結果の型は、Python floatなく、numpyのアレイです。

修正がnumpyのアレイでlong値を作成しないし、代わりにfloat Sを使用することです：

>>> np.array(27.0**40) 
array(1.797010299914431e+57) 
>>> np.array(27.0**40) * np.tan(1) 
2.7986777223711575e+57 
>>> np.multiply(np.square(np.add(np.divide(np.zeros(10),42),(-27.0)**40)),np.tan(1)) 
array([ 5.02925269e+114, 5.02925269e+114, 5.02925269e+114, 
     5.02925269e+114, 5.02925269e+114, 5.02925269e+114, 
     5.02925269e+114, 5.02925269e+114, 5.02925269e+114, 
     5.02925269e+114]) 

をあなたは、このようなエラーが出る行う場合には未来がある、まず最初に行うには、チェックすることです配列のdtypeが乗算されます。 NumPy値やPythonオブジェクトが含まれていますか？

Answer 2

これはクイズですか？私はなぜその質問があまりにも難解であるのか理解していない...すべてがこの単純な事実にまでこだわる。我々はこれはバグある

>>> y.__mul__(x) 
1e+100 
>>> y.__rmul__(x) 
NotImplemented 

を持って

>>> x = 10**100 
>>> type(x) 
<type 'long'> 
>>> y = np.float64(1) 

を考えると

（または機能、私は知らない）それは、少なくともxのこれらの特定の値のために（y.__mul__(x) == y.__rmul__(x)する必要がありますので、およびy）。

のPython longはnumpy.float64との乗算を処理する方法を知らない（しかし、これは正しいです。）

>>> x.__mul__(y) 
NotImplemented 
>>> x.__rmul__(y) 
NotImplemented 

だからy*xがy.__mul__(x)に評価され、期待される結果を与えます。反対に、x*yはy.__rmul__(x)（実装されていませんがバグです）よりx.__mul__(y)（実行されていない、OK）として最初に試されます。

すでに指摘したように、私たちは任意のオブジェクトのnd.arraysを持つことができ、すべてが明確になります。

編集

このバグは（おそらくnumpyの版で1.7。）修正されました：

>>> np.version.version 
'1.13.1' 
>>> x = 10**100 
>>> y = np.float64(1) 
>>> x.__mul__(y) 
NotImplemented 
>>> x.__rmul__(y) 
NotImplemented 
>>> y.__mul__(x) 
1e+100 
>>> y.__rmul__(x) 
1e+100 
>>> x*y 
1e+100 
>>> y*x 
1e+100