python - dtype float 'object' 和 'float' 上算术的不同行为

Question

大家好，我只是 Python 的菜鸟(即使是编程方面)，所以我的问题听起来可能很基础，但我很难理解这一点。

为什么“ float 对象”上的算术选择行为？

import numpy as np

a = np.random.normal(size=10)
a = np.abs(a)
b = np.array(a, dtype=object)

np.square(a) # this works
np.square(b) # this works

np.sqrt(a) # this works
np.sqrt(b) # AttributeError: 'float' object has no attribute 'sqrt'

图片链接是我在本地jupyter notebook中的运行结果:

jupyter notebook运行结果

欣赏有用的见解!谢谢

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编辑 050418 09:53 -- 添加一个我认为是类似问题的链接 Numpy AttributeError: 'float' object has no attribute 'exp'

Answer 1

@Warren 指出 square“代表”乘法。我通过制作一个包含列表的对象数组来验证这一点:

In [524]: arr = np.array([np.arange(3), 3, [3,4]])
In [525]: np.square(arr)
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'list'

square 适用于数组的其余部分:

In [526]: np.square(arr[:2])
Out[526]: array([array([0, 1, 4]), 9], dtype=object)

sqrt 不适用于以下任何一项:

In [527]: np.sqrt(arr)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-527-b58949107b3d> in <module>()
----> 1 np.sqrt(arr)

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'sqrt'

---

我可以让 sqrt 使用自定义类:

class Foo(float):
    def sqrt(self):
        return self**0.5

In [539]: arr = np.array([Foo(3), Foo(2)], object)
In [540]: np.square(arr)
Out[540]: array([9.0, 4.0], dtype=object)
In [541]: np.sqrt(arr)
Out[541]: array([1.7320508075688772, 1.4142135623730951], dtype=object)