为什么Python中使用numpy进行float32/int除法会得到float64的结果？

Question

我有一个numpy.float32矩阵V，然后我用一个整数标量值进行了除法操作:

V = V/num

其中num是一个整数。结果有些令人惊讶，V被转换为numpy.float64矩阵。

有没有人能帮助理解为什么会这样呢？

谢谢！

- YC0

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可能是因为在numpy中，将int转换为float32被认为是不安全的（尝试使用'np.can_cast(int, np.float32)`）。 - Paul Panzer

如果我使用“int”，我仍然得到一个“np.float32”数组。你能提供一个 [mcve] 吗？ - juanpa.arrivillaga

@PaulPanzer 这取决于所涉及的 int，例如 np.can_cast(2**15, np.float32) 对我来说返回 True，但是 np.can_cast(2**16, np.float32) 返回 False。 - juanpa.arrivillaga

@Paul Panzer np.can_cast(int, np.float32) 返回 False。我的理解是 Python 默认使用 int32，那么将 int32 转换为 numpy.float32 为什么会出现问题？numpy.float32 的范围足够大，可以处理从 int32 的转换。 - YC0

请参见 https://dev59.com/XqTja4cB1Zd3GeqPGr9K。 - user2357112

Answer 1

根据Numpy.result_type，numpy.float32无法完整地保留int32。当操作涉及到int32时，numpy会将结果提升为float64。同时，根据@Eric的说法，在不同的环境下实际的int类型可能会发生变化，因此进行预测试是避免一些潜在意外的好方法。

建议阅读一个类似的之前问题：Numpy casting float32 to float64。Numpy对纯量操作和涉及数组操作有不同的处理方式。在这种情况下，除法操作涉及到一个ndarray，因此当num小于65536但大于255时，numpy将其转换为int16。Numpy确定int16可以完整地转换为float32，而int32则不能。这可以通过np.can_cast(np.int16, np.float32)返回True，而np.can_cast(np.int32, np.float32)返回False来展示。

感谢您在问题下面提供的有见地的评论。这个回答是对这些评论的简短总结。

- YC0