使用元组构建 Numpy 数组答案

【问题标题】：Numpy array construction using tuples使用元组构建 Numpy 数组
【发布时间】：2014-07-31 13:04:55
【问题描述】：

C = numpy.array([a^b for a,b in A,B])

这是我尝试过的。我认为它会对A 和B 中的每个单独元素进行异或运算，它们是它们自己的矩阵，并将其存储为C 中的相同形状。你会怎么做？我的逻辑缺陷在哪里？

编辑：A 和 B 中的所有值都是整数，一个例子是形状 (3,4)，包含从 0-10 的整数范围

直接异或

C = A^B

导致了这个错误：

TypeError: ufunc 'bitwise_xor' 不支持输入类型，并且输入无法安全地强制转换为任何支持的类型根据铸造规则'安全'

TypeError 让我感到困惑，因为 A 和 B 都只包含整数。 A 我 100% 确定是所有整数。 B 的构造方式如下：

B = np.vstack((A[1:],np.ones(A.shape[1])))

这不应该都是整数吗？

【问题讨论】：

题目和题目有什么关系？
A和B中存储了哪些值？举几个例子。
@lazy1 哈哈抱歉，措辞非常糟糕，因为这是我最好的尝试。你会如何表达它？我的重点是能够以“pythonic”方式访问每个元素中的各个元素来构造数组
贴一个A的例子。
@JohnSmith 不，你没有。您发布了 B 的示例，而不是 A。

标签： python arrays numpy tuples list-comprehension

【解决方案1】：

所以，您的问题是，np.ones() 返回一个包含双精度值的数组。您不能使用 numpy 中的 xor 运算符对值进行异或运算。要解决这个问题，你应该在创建B时使用dtype参数，比如这个例子：

import numpy as np

A = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]])
B = np.vstack((A[1:], np.ones(A.shape[1], dtype=np.int))) # Change this line.

C = A ^ B

输出：

array([[ 5,  7,  5,  3],
       [ 3, 13, 15, 13],
       [ 6,  9,  8, 11]])

【讨论】：

我仍然收到 TypeError :s
我需要一个更详细的错误和可能的输入示例。

【解决方案2】：

^ 运算符是在 numpy 数组上定义的，如果 A 和 B 是元组，那么：

C = np.array(A) ^ np.array(B)

xor 是在 numpy 级别完成的，应该非常快。

【讨论】：

抱歉 A 和 B 是 numpy 数组，但是我仍然收到 TypeError

【解决方案3】：

您缺少 zip 以使您当前的方法有效：

C = numpy.array([a ^ b for a, b in zip(A, B)])

但请注意，有一个更简单的方法：

C = A ^ B

演示：

>>> A = np.array((1, 2, 3, 4))
>>> B = np.array((2, 3, 1, 4))
>>> A ^ B
array([3, 1, 2, 0])

【讨论】：

我仍然收到 TypeError，如果您可以查看我原始帖子中的编辑，我将不胜感激
@JohnSmith 而不是点点滴滴的信息，请提供您正在运行的代码的完整 minimal example 以及完整的错误回溯，以便其他人可以复制您看到的问题.