python與numpy使用的一些小tips(3)

1，python的數據類型與運算

我們主要討論的是python與numpy的[]的不同

python中[]表示的是列表，而不是矩陣！！！非常重要！！！其+號用於組合列表，*號用於重複列表。它是沒有-和/操作的

除

t = [2]na = [1]nprint(t/a)n輸出：nTraceback (most recent call last):n File "D:/huang/pix2pix_keras/t.py", line 14, in <module>n print(t/a)nTypeError: unsupported operand type(s) for /: list and listn

減法

t = [2]na = [1]nprint(t-a)n輸出：nTraceback (most recent call last):n File "D:/huang/pix2pix_keras/t.py", line 14, in <module>n print(t-a)nTypeError: unsupported operand type(s) for -: list and listn

加法

t = [2]na = [1]nprint(t+a)n輸出：n[2, 1]n

乘法

t = [2]nprint(t*8)n輸出：n[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]n

那麼把列表強制轉換為int型運算可以嗎？答案是同樣不可以！！！原因是根本不可以轉換

t = int([2])na = int([1])nprint(t*a)n輸出：nTraceback (most recent call last):n File "D:/huang/pix2pix_keras/t.py", line 12, in <module>n t = int([2])nTypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not listn

那我們就是想讓列表的元素進行加減乘除呢？答案是先將其轉換到numpy數據類型在進行相應的運算！

t = np.array([2])na = np.array([1])nprint(t*a)n輸出：n[2]n

python其它數據類型出門左拐【python數據類型詳解 - Ruthless - 博客園】

2，numpy的數據類型與運算

我們主要討論的是numpy的減法，numpy竟然支持不同shape的數據減法！！！【？但是在它的官網上找了半天，也沒有找到它減法的官方說明】它是用廣播機制進行不同shape的減法的。兩個還不錯的參考【numpy中的廣播（broadcast） - CSDN博客】【operands could not be broadcast together with shapes】總結下來是這樣的：

1. 讓所有輸入數組都向其中shape最長的數組看齊，shape中不足的部分都通過在前面加1補齊
2. Numpy從最後開始往前逐個比較它們的維度（dimensions）大小。比較過程中，如果兩者的對應維度相同，或者其中之一（或者全是）等於1，比較繼續進行直到最前面的維度。否則，你將看到ValueError錯誤出現（如，"operands could not be broadcast together with shapes ..."）。
3. 當輸入數組的某個軸的長度為1時，將此軸複製到與另一個array相同

t = np.array([2,1,3])na = np.array([1])nprint(t-a)n輸出：n[1 0 2]n

1. t,a：shape長度相同不需要補1
2. a的維度是1，符合2
3. 複製a與t相同a變為[1,1,1]

t = np.array([2,1,3])na = np.array([1,2])nprint(t-a)n輸出：nTraceback (most recent call last):n File "D:/huang/pix2pix_keras/t.py", line 14, in <module>n print(t-a)nValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (2,) n

1. t,a：shape長度相同不需要補1
2. a的shape[0]是2，而t的shape[0]是3。不符合2報錯

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