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python - 为什么 Numpy 中的 0d 数组不被视为标量？

coder 2023-05-20 原文

当然，0d 数组是标量，但 Numpy 似乎不这么认为......我错过了什么还是我只是误解了这个概念？ 

>>> foo = numpy.array(1.11111111111, numpy.float64)
>>> numpy.ndim(foo)
0
>>> numpy.isscalar(foo)
False
>>> foo.item()
1.11111111111

最佳答案

人们不应该想太多。这最终对个人的心理健康和长寿有好处。

Numpy 标量类型的奇怪情况是因为没有优雅且一致的方法将 1x1 矩阵降级为标量类型。尽管在数学上它们是相同的东西，但它们由非常不同的代码处理。

如果您一直在编写任何数量的科学代码，最终您会希望像 max(a) 这样的东西可以处理各种大小的矩阵，甚至是标量。从数学上讲，这是一件完全合情合理的事情。然而，对于程序员来说，这意味着在 Numpy 中呈现的任何标量都应该具有 .shape 和 .ndim 属性，因此至少 ufunc 不必针对 Numpy 中的 21 种可能的标量类型对其输入进行显式类型检查。

另一方面，它们还应该与现有的 Python 库一起工作，这些库确实对标量类型进行显式类型检查。这是一个难题，因为 Numpy ndarray 必须在它们被简化为标量时单独更改其类型，并且如果没有对所有访问进行检查，就无法知道是否发生了这种情况。实际上，按照标量类型标准，走这条路可能会有点慢得离谱。

Numpy 开发者的解决方案是从 ndarray 和 Python 标量继承它自己的标量类型，这样所有标量也有 .shape、.ndim、.T 等。1x1 矩阵仍然存在，但它的如果您知道您将处理标量，则不鼓励使用。虽然这在理论上应该可以正常工作，但偶尔你仍然可以看到一些他们被油漆滚筒遗漏的地方，并且丑陋的内脏暴露在外，让所有人都能看到:

>>> from numpy import *
>>> a = array(1)
>>> b = int_(1)
>>> a.ndim
0
>>> b.ndim
0
>>> a[...]
array(1)
>>> a[()]
1
>>> b[...]
array(1)
>>> b[()]
1

a[...] 和 a[()] 确实没有理由返回不同的东西，但确实如此。有一些建议可以改变这一点，但看起来他们忘了完成 1x1 阵列的工作。

一个可能更大且可能无法解决的问题是 Numpy 标量是不可变的。因此，将一个标量“喷射”到一个 ndarray 中，数学上是将一个数组折叠成一个标量的伴随操作，是一个要实现的 PITA。你实际上不能增长一个 Numpy 标量，它不能被定义为一个 ndarray，即使 newaxis 神秘地在它上面工作:

>>> b[0,1,2,3] = 1
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'numpy.int32' object does not support item assignment
>>> b[newaxis]
array([1])

在 Matlab 中，增加标量的大小是完全可以接受且无需脑力的操作。在 Numpy 中，您必须在 认为 可能以标量开始并以数组结束的任何地方都坚持使用 jarring a = array(a)。我理解为什么 Numpy 必须以这种方式与 Python 配合得很好，但这并不能改变许多新切换器对此深感困惑的事实。有些人清楚地记得与这种行为作斗争并最终坚持下去，而另一些离得太远的人通常会留下一些深深的无形的精神伤疤，经常困扰着他们最天真的梦想。这对所有人来说都是一个丑陋的情况。

关于python - 为什么 Numpy 中的 0d 数组不被视为标量？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/773030/

视为pythongtcodeNumpy

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