python - 在 NumPy 数组上使用 += 的意外结果

Question

我正在使用标准方法在 Python 中使用 NumPy 创建对称矩阵/数组:

x = rand(500,500)
x = (x+x.T)
all(x==x.T)
> True

现在让我们聪明点:

x = rand(500,500)
x += x.T
all(x==x.T)
> False

等等，什么？

x==x.T
> array([[ True,  True,  True, ..., False, False, False],
       [ True,  True,  True, ..., False, False, False],
       [ True,  True,  True, ..., False, False, False],
       ..., 
       [False, False, False, ...,  True,  True,  True],
       [False, False, False, ...,  True,  True,  True],
       [False, False, False, ...,  True,  True,  True]], dtype=bool)

左上段和右下段是对称的。如果我选择一个更小的数组呢？

x = rand(50,50)
x += x.T
all(x==x.T)
> True

好的....

x = rand(90,90)
x += x.T
all(x==x.T)
> True

x = rand(91,91)
x += x.T
all(x==x.T)
> False

为了确定……

x = rand(91,91)
x = (x+x.T)
all(x==x.T)
> True

这是一个错误，还是我要学习一些关于 += 和 NumPy 数组的疯狂知识？

Answer 1

transpose operation返回数组的view，这意味着没有分配新的数组。反过来，这意味着您正在同时读取和修改数组。很难说为什么结果的某些大小或某些区域有效，但很可能与 numpy 如何处理数组加法(可能它会复制子矩阵)和/或数组 View (可能对于它确实创建的小尺寸一个新的数组)。

x = x + x.T 操作有效，因为您正在创建一个新数组，然后分配给 x，当然。