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python - 为什么我不能将一个 numpy 数组除以（或乘以）一个标量？

问题描述

我正在研究我生命中的第一个基于代理的模型 (abm)，我必须对数组数组进行操作。我的模型的每个代理都是一个数组，其中包含在满足某些条件时由算法添加的数字。有时我必须将所有数组除以或乘以相同的数字。我在 numpy 数组中看到我可以这样做：

vector = np.array([1, 2.1, 3])

当我做

2 / vector

正如预期的那样，给了我 array([ 2. , 0.95238095, 0.66666667])。

但是，如果我想要一个数组数组，例如

arrayofarrays = np.array([[1,2,3],[1.1,6],[1]])

默认情况下它有dtype=object，我想这是不允许我做的

2 / arrayofarrays

这使

unsupported operand type(s) for /: 'int' and 'list'

还

2 / arrayofarrays[0]

给出同样的错误。相反，如果您使用单个数组的值，如

2/arrayofarrays[0][1]

它有效：1.0。

你能帮助我吗？谢谢

标签： pythonarraysnumpyagent-based-modelingarrayofarrays

解决方案

您参差不齐的数组 - 列表数组：

In [31]: arr = np.array([[1,2,3],[1.1,6],[1]])
<ipython-input-31-4887f672b831>:1: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray.
  arr = np.array([[1,2,3],[1.1,6],[1]])
In [32]: arr
Out[32]: array([list([1, 2, 3]), list([1.1, 6]), list([1])], dtype=object)

对象 dtype 数组的数学运算是逐个元素执行的（以列表理解速度）。它如何工作取决于相应的方法如何工作元素：

In [33]: arr *2
Out[33]: 
array([list([1, 2, 3, 1, 2, 3]), list([1.1, 6, 1.1, 6]), list([1, 1])],
      dtype=object)

list*2是复制操作，而不是乘法。

In [34]: arr / 2
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-34-855a165721c4>", line 1, in <module>
    arr / 2

没有为列表定义除法。

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'list' and 'int'

我们可以对每个元素应用一个简单的函数frompyfunc：

In [38]: np.frompyfunc(lambda x: np.array(x)/2, 1,1)(arr)
Out[38]: 
array([array([0.5, 1. , 1.5]), array([0.55, 3.  ]), array([0.5])],
      dtype=object)

此函数负责转换为数组以及除法。

等效的列表理解（同样快）：

In [40]: [np.array(x)/2 for x in arr]
Out[40]: [array([0.5, 1. , 1.5]), array([0.55, 3.  ]), array([0.5])]

或纯列表版本（可能更快）

In [41]: [[y/2 for y in x] for x in arr.tolist()]
Out[41]: [[0.5, 1.0, 1.5], [0.55, 3.0], [0.5]]

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