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我正在尝试遍历一个 numpy 数组并更改其中的一些值。这是我的代码,它是从文档 ( numpy nditer docs ) 中逐字复制的:
import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2,3)
print(a)
with np.nditer(a, op_flags=['readwrite']) as it:
for x in it:
x[...] = 2 * x
print(a)
但我不断收到以下回溯:
Traceback (most recent call last):
File "text.py", line 5, in <module>
with np.nditer(a, op_flags=['readwrite']) as it:
AttributeError: __enter__
是我做错了什么,还是文档中有错误(with
中 nditer
的用法是否已弃用)?
最佳答案
您正在查看 Numpy 1.15 的文档,它使用了 new feature of nditer()
introduced in that release :
Under certain conditions, nditer must be used in a context manager
When using an
numpy.nditer
with the"writeonly"
or"readwrite"
flags, there are some circumstances wherenditer
doesn’t actually give you a view of the writable array. Instead, it gives you a copy, and if you make changes to the copy,nditer
later writes those changes back into your actual array. Currently, this writeback occurs when the array objects are garbage collected, which makes this API error-prone on CPython and entirely broken on PyPy. Therefore,nditer
should now be used as a context manager whenever it is used with writeable arrays, e.g.,with np.nditer(...) as it: ...
. You may also explicitly callit.close()
for cases where a context manager is unusable, for instance in generator expressions.
该错误表明您使用的是早期版本的 Numpy; with
语句仅适用于上下文管理器,must implement __exit__
(and __enter__
) ,并且 AttributeError
异常表明在您的 Numpy 版本中不存在所需的实现。
要么升级,要么不使用 with
:
for x in np.nditer(a, op_flags=['readwrite']):
x[...] = 2 * x
使用 CPython 时,您可能仍然会遇到导致 1.15 版本中所做更改的问题。使用 PyPy 时,您会遇到这些问题,升级是您唯一正确的解决办法。
您可能想引用 1.14 version of the same documentation entry you used (或更具体地说,确保 pick the right documentation for your local version 。
关于python - 属性错误 : __enter__ when using numpy nditer inside the with statement,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52139518/
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