因此，我创建了一个垂直 numpy 数组，使用了/= 运算符，但输出似乎不正确。 基本上，如果 x 是向量，则 s 是标量。我希望 x/= s 将 x 的每个条目除以 s。但是，我无法理解输出。该运算符仅应用于 x 中的部分条目，我不确定它们是如何选择的。
In [8]: np.__version__
Out[8]: '1.10.4'
In [9]: x = np.random.rand(5,1)
In [10]: x
Out[10]:
array([[ 0.47577008],
[ 0.66127875],
[ 0.49337183],
[ 0.47195985],
[ 0.82384023]]) ####
In [11]: x /= x[2]
In [12]: x
Out[12]:
array([[ 0.96432356],
[ 1.3403253 ],
[ 1. ],
[ 0.95660073],
[ 0.82384023]]) #### this entry is not changed.
最佳答案
您的 x[2] 值在评估中途变为 1。您需要复制该值，然后将每个元素除以它，将其分配给另一个变量或使用副本，即
from copy import copy
x /= copy(x[2])
要理解为什么我们需要这样做，让我们深入了解正在发生的事情。
In [9]: x = np.random.rand(5,1)
这里我们将 x 定义为一个数组，但并不清楚这个数组中的每个元素在技术上也是一个数组。这是一个重要的区别，因为我们不是在处理定义的值，而是在下一行中处理 numpy 数组对象:
In [11]: x /= x[2]
我们最终实际上是在“查找”x[2] 中的值，它返回一个具有一个值的数组，但因为我们每次都在查找它，所以它可能会发生变化。
一个更简洁的解决方案是将数组展平为 1d，因此 x[2] 现在等于 0.49337183 而不是数组([0.49337183])
所以在我们执行 x/= x[2] 之前，我们可以调用 x = x.flatten()
或者更好的是从一开始就保持 1d x = np.random.rand(5)
至于 x[3] 改变而 x[4] 不改变的原因，我能给出的唯一真正有用的答案是除法不是按顺序发生的，复杂的缓冲时间很短。
关于python - numpy:将垂直数组除以其自身元素之一时出现意外结果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35870473/
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