比较带有numpy浮点数和常规浮点数的列表

问题描述

给出以下代码：

def to_l(pos_probs,threshold):
    return (pos_probs >= threshold).astype('int')

thresh = np.arange(0,0.2,0.1)
print(thresh)

这有效：

print([to_l([0.2,0.3],w) for w in thresh])

结果：

[0.  0.1]
[array([1,1]),array([1,1])]

但这不是：

[to_l([0.2,w) for w in [0.,0.1]]

这不是：

to_l([0.2,0.1)

给出错误：

TypeError: '>=' not supported between instances of 'list' and 'float'

在第二和第三种情况下，类型错误很明显。我们正在将列表[0.2,0.3]与浮点数0.1进行比较。
但是有人会解释为什么它在第一种情况下有效吗？

解决方法

这称为numpy支持的广播。因此，当操作中的两个操作数具有不同的形状时，numpy将尝试广播它并执行操作。

• [0.2,0.3] >= 0将不起作用，因为此处不涉及numpy。您将收到错误：

TypeError: '>=' not supported between instances of 'list' and 'float'

• np.array([1,2,3]) > 2可以使numpy广播成为现实。
• [1,3] > np.float32(2)也可以使用

但是，

• [1,3] > np.float(2)将不起作用，因为np.float只是python float的别名。但是np.float32和np.float64分别是单精度和双精度数字的np实现。