- vs - = операторы с numpy

У меня есть странное поведение в моем коде на Python, связанном с - и -=. Я пишу декомпозицию QR, используя numpy, и имею следующую строку кода в двойном цикле:

v = v - r[i,j] * q[:,i]

где q и r равны numpy.array, а v - это фрагмент другого numpy.array, взятый как v = x[:,j].

Приведенный выше код не работает должным образом во всех случаях. Однако, если я сделаю следующее изменение:

v -= r[i,j] * q[:,i]

Затем все работает безупречно.

У меня создалось впечатление, что эти две строки должны быть одинаковыми. Чтобы проверить, работают ли -= и _ = _ -, я создал следующий фрагмент

import numpy

x = numpy.array(range(0,6))
y = numpy.array(range(0,6))

u = x[3:5]
v = y[3:5]

print u,v

u = u - [1,1]
v -= [1,1]

print u,v

который снова работает так, как ожидалось, создавая [2 3] [2 3] для обоих операторов печати.

Поэтому я совершенно смущен, почему эти две линии работают по-другому. Единственная возможная вещь, о которой я могу думать, это то, что иногда я имею дело с чрезвычайно маленькими числами (порядка 10 ^ -8 или меньше), и есть ли какая-то точность, с которой -= лучше? Первая строка ухудшается по мере уменьшения элементов x.

Я прошу прощения, если есть какие-либо другие сообщения об этой аналогичной проблеме, я не могу найти - и -=, и я не знаю, есть ли какие-либо правильные условия для них помимо присваивания/операторов.

Спасибо за любую помощь!

Ответ 1

Когда v - это срез, то v -= X и v = v - X дают очень разные результаты. Рассмотрим

>>> x = np.arange(6)
>>> v = x[1:4]
>>> v -= 1
>>> v
array([0, 1, 2])
>>> x
array([0, 0, 1, 2, 4, 5])

где v -= 1 обновляет срез и, следовательно, массив, который он просматривает, на месте, vs.

>>> x = np.arange(6)
>>> v = x[1:4]
>>> v = v - 1
>>> v
array([0, 1, 2])
>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

где v = v - 1 сбрасывает переменную v, оставляя x нетронутой. Чтобы получить прежний результат без -=, вам нужно будет сделать

v[:] = v - 1

Ответ 2

Вы можете получить разные результаты от x - y и x -= y, если разные типы данных x и y отличаются.

Например:

import numpy as np

x = np.array(range(0,6))
y = np.array(np.arange(0,3,0.5))

print x - y
x -= y
print x

Это выдает:

[ 0.   0.5  1.   1.5  2.   2.5]
[0 0 1 1 2 2]

Возможно, стоит убедиться, что ваши массивы dtypes точно такие, как вы ожидаете (например, вы не случайно используете массивы integer или float32 вместо float64), обращая особое внимание на массивы, используемые слева -сторонняя сторона -=.

Ответ 3

+1 для обоих ответов на эти вопросы. Они охватывают два важных различия между = и -=, но я хотел выделить еще один. В большинстве случаев x -= y совпадает с x[:] = x - y, но не тогда, когда x и y являются срезами одного и того же массива. Например:

x = np.ones(10)
y = np.ones(10)

x[1:] += x[:-1]
print x
[  1.   2.   3.   4.   5.   6.   7.   8.   9.  10.]

y[1:] = y[1:] + y[:-1]
print y
[ 1.  2.  2.  2.  2.  2.  2.  2.  2.  2.]