python - 错误转换为 int32 ？期待 uint16 代替？

Question

为什么在第二种情况下 numpy 会错误地转换为int32？我必须使用第二种情况，因为我使用了一个变量..

In [24]: np.zeros(10,dtype=np.uint16) - 1
Out[24]: array([65535, 65535, 65535, 65535, 65535, 65535, 65535, 65535, 65535, 65535], dtype=uint16)



In [23]: np.zeros(10,dtype=np.uint16) + (-1)
Out[23]: array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1], dtype=int32)

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In [26]: np.zeros(10,dtype=np.uint16) + np.uint16(-1)
Out[26]: array([65535, 65535, 65535, 65535, 65535, 65535, 65535, 65535, 65535, 65535], dtype=uint16)

标签： pythonnumpycasting

Answer 1

这不一定是错误的转换，numpy是试图找到可以处理所有可能结果的最小类型。

您可以找出结果的类型np.result_type：

np.result_type(np.uint16, -1)

>>> int32

np.result_type(np.uint16, 1)

>>> uint16

使用np.zeros(10,dtype=np.uint16) + np.uint16(-1)，结果将是uint16，这是您需要执行的强制无符号结果的操作。否则，numpy将假定必须强制转换结果以处理负值。