将 numpy 数组乘以常数（例如 1/100）时的奇怪行为

Question

我创建了以下随机数组，并将它乘以一个常数，但得到了意想不到的结果（零而不是我期望的答案）：

In [4]: A = np.random.rand(1,11)

In [5]: A
Out[5]: 
array([[ 0.15138551,  0.41573765,  0.0212214 ,  0.44955909,  0.27013062,
         0.37835199,  0.89712845,  0.95333785,  0.09920397,  0.2303608 ,
         0.11246899]])

In [6]: A*(1/100)
Out[6]: array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

In [7]: A/100
Out[7]: 
array([[ 0.00151386,  0.00415738,  0.00021221,  0.00449559,  0.00270131,
         0.00378352,  0.00897128,  0.00953338,  0.00099204,  0.00230361,
         0.00112469]])

这是什么原因？似乎非常违反直觉。

Answer 1

您正在使用 python2 并且 1/100 是整数除法，结果是 0。

使用浮点数：

A * (1.0/100)

或使用未来的导入：

from __future__ import division

也为整数启用浮点除法。

将 numpy 数组乘以常数（例如 1/100）时的奇怪行为

Odd behavior when multiplying numpy array by a constant (e.g. 1/100)

python

numpy

python-2.x