NumPy类型（不）一致性问题？

Question

在Numpy中，我尝试了以下内容。我怀疑这不是一个错误。如果这是一项功能，我不理解它。有人可以解释一下吗？谢谢。

>>> np.array([173], dtype = np.uint8) * [360]
array([62280])
>>> np.array([173], dtype = np.uint8) * 360
array([-3256], dtype=int16)
>>> 

- Georg Michel

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我在两种情况下都得到了 array([62280], dtype=uint16)。在Ubuntu上使用的是Numpy 1.8.1版本。 - Ashwini Chaudhary

在Windows上使用numpy 1.8.1和Python 2.7.6的两种情况下，都会得到array([62280], dtype=uint16)。 - Flavian Hautbois

无法复制，也无法使用1.9.0进行。 - Padraic Cunningham

似乎有一个错误。我使用的是NumPy 1.6.2版本，这是Debian 7（Wheezy）上的标准包。仍然有一个问题，为什么结果不是int64或int32。感谢您的回答。 - Georg Michel

@simonzack 因为它正在创建一个新的数组，尝试：arr = np.array([173], dtype = np.uint8); arr *= [360]。 - Ashwini Chaudhary

Answer 1

这些输出结果的差异很可能是由于您的 numpy 版本存在 bug。

代码：

np.array([173], dtype = np.uint8) * [360]

是以下缩写：

np.array([173], dtype = np.uint8) * np.array([360])
# output array([62280])

因此，[360] 被转换为 dtype=int 的 numpy 数组。乘法取最高精度，因此返回一个具有 int 精度的数组。

- Pieter