Numpy Bool 배열에 부울 연산자의 합계 (버그?)

Question

numpy의 array을 사용할 때 놀라운 상황이 발생했습니다. 다음 코드

(True==True)+(True==True) 

은 2을 반환합니다. 동안

import numpy 
Array=numpy.zeros((2,2),dtype=bool) 
(Array[0][0]==Array[0][0])+(Array[1][0]==Array[1][0]) 

는 True을 반환합니다. 합이 교환 법칙이 성립하지 만드는

(Array[0][0]==Array[0][0])-1+(Array[1][0]==Array[1][0]) 

반환 1 동안,

(Array[0][0]==Array[0][0])+(Array[1][0]==Array[1][0])-1 

이 0를 반환 :이 리드!

이것은 의도 된 것입니까? 그렇다면 왜?

Answer 1

numpy.bool_ 바닐라 파이썬 bool 약간 다르게 동작하는지 나타납니다 : 때문에

>>> int(True+True) == int(True) + int(True) 
True 
>>> int(numpy.bool_(1)+numpy.bool_(1)) == int(numpy.bool_(1)) + int(numpy.bool_(1)) 
False 

이것은 :

>>> True+True 
2 
>>> numpy.bool_(1)+numpy.bool_(1) 
True 
>>> int(numpy.bool_(1)+numpy.bool_(1)) 
1 

기본적으로, numpy.bool_에 대한 추가 작업이 아니라 수치보다 논리적이다; bool와 같은 동작을 얻을 : 당신이 그것에 대해 명시하지 않고 정수 맥락에서 그것을 사용하려고하면

>>> int(True and True) 
1 

이 의도 한대로 만, truthiness을 위해 그것을 사용하는 경우 괜찮지 만, 당신은 놀랄 결국 . 명시한대로 예상 동작이 복원됩니다.

>>> int(numpy.bool_(1)) + int(numpy.bool_(1)) 
2 

Answer 2

문제는 자동 캐스팅이라고 생각합니다. 이 경우

:

(Array[0][0]==Array[0][0])-1+(Array[1][0]==Array[1][0]) 
True - 1 + True 
(True - 1 =cast= 0) 
0 + True =cast again= 0+ 1 = 1 

그래서,이 버그가 아니다 :

(Array[0][0]==Array[0][0])+(Array[1][0]==Array[1][0])-1 
Python do: 
(Array[0][0]==Array[0][0])+(Array[1][0]==Array[1][0]) = True 
True -1 =cast= 1 -1 = 0 

는 두 번째 경우에는 캐스트 전에 그것을 할 수 있습니다. 그것은 다른 부분에서 자동 캐스팅입니다.