Numpy 数组除法的意外行为

在本文中，我们将介绍在Numpy中，当对数组进行除法运算时出现的意外行为。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy 数组的基本操作

Numpy是一个Python科学计算的库，提供了一个n维数组对象，以及一系列对数组进行操作的函数。Numpy的核心数据结构是ndarray，即Numpy数组。Numpy的数组操作和Python中的list相似，但是对于较大的数据集而言，Numpy数组的效率有很大的提升。

在Python中，可以用以下代码导入Numpy包：

import numpy as np

创建一个二维数组：

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

创建一个一维数组：

b = np.array([1, 2, 3])

可以用a.shape和b.shape获得数组的形状：

print(a.shape)
print(b.shape)

输出的结果为：

(2, 3)
(3,)

可以看到，a是一个2行3列的数组，而b是一个形状为3的数组。

Numpy 数组的除法运算

Numpy支持对两个数组进行加、减、乘、除等运算。对于两个形状相同的数组，每个元素都会参与运算。

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[2, 2], [2, 2]])
c = a + b
print(c)

输出的结果为：

array([[3, 4],
       [5, 6]])

对于两个形状不同的数组，Numpy也可以进行广播操作，以便两个数组可以进行运算。

在Numpy的除法中，有两个运算符：/（除法）和//（整数除法）。当对整数进行除法运算时，Numpy的默认除法是整数除法。

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([2, 2, 2])
c = a / b
print(c)

输出的结果为：

[0.5 1.  1.5]

当被除数和除数为整型时：

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([2, 2, 2], dtype=np.int32)
c = a / b
print(c)

输出的结果为：

[0 1 1]

可以看到，由于Numpy默认使用整数除法，所以结果都是整型。

Numpy 数组除法的意外行为

当被除数和除数的类型不同时，Numpy除法运算会出现意外的行为。

a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
b = np.array([2, 2, 2], dtype=np.float64)
c = a / b
print(c)

输出的结果为：

[0.5 1.  1.5]

可以看到，由于除数的类型为float64，所以结果也都是浮点型。

但是，当被除数的长度为1时，Numpy的除法运算会出现更加意外的行为：

a = np.array([1], dtype=np.int32)
b = np.array([2, 2, 2], dtype=np.float64)
c = a / b
print(c)

输出的结果为：

[0.5 0.5 0.5]

可以看到，Numpy除法运算广播了被除数，使其变为一个与除数相同长度的数组。然后进行了元素级别的除法运算。

总结

Numpy数组的除法运算可以对两个数组进行除法运算。当两个数组形状相同时，每个元素都会参与运算。当形状不同时，Numpy也可以进行广播操作，以便两个数组可以进行运算。在除法运算中，Numpy默认使用整数除法，当被除数和除数为整型时，除法的结果也为整型。但是当被除数的长度为1时，Numpy的除法运算会出现意外的行为，会对被除数进行广播，使其长度与除数的长度相同，然后进行元素级别的除法运算。

我们在使用Numpy时，需要注意除法运算的类型和数据形状，避免出现意外的结果。