Python Numpy：如何添加两个从不同类型转换的np？

我有两个不同类型的数组

>>> type(pred)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> type(label1)
<type 'tuple'>

---

这很奇怪，不是吗？

你的问题是，尽管

nl

和

npred

是

numpy.ndarray

对象，但它们可以包含异构数据。见文件：

numpy数组是同构的，包含由dtype对象描述的元素。数据类型对象可以由基本数字类型的不同组合构成

因此，如果

n1

是字符串数组，而

npred

是int数组，则无法执行添加操作：

>>> import numpy as np
>>> a = np.array(['a', 'b', 'c'])
>>> b = np.array([1, 2, 3])
>>> type(a), type(b)
 (numpy.ndarray, numpy.ndarray)
>>> a + b
 unsupported operand type(s) for +: 'numpy.ndarray' and 'numpy.ndarray

如果要了解阵列的内容类型，请执行以下操作：

>>> a.dtype, b.dtype
 (dtype('S1'), dtype('int64'))

---

因此，您必须知道每个数组包含的数据类型。这不是尺寸问题。

确切地说，什么是

pred.shape

，

pred.dtype

，以及

nl.dtype

。它是这样固定的：

npred=np.float32（pred）

，

nl=np.float32（label1）

然后，您将两个数组强制转换为相同的类型，因此在此之前它们具有不同的数据类型。是的。这就是重点。我想np会在浮动和双浮动之间进行铸造。实际上

dtype（nl）='S5'

和

dtype（npred）='float64'

@soleschong-它将在数字类型（例如，浮点和双精度，或整数和浮点等）之间转换。元组

不是数字类型。如果不使用numpy而只执行
1-（2，3）
，则会得到相同的错误。问题的根源在于
tuple
s没有
\uuuuu\uuuu
方法。不完全是这样。我把np.array（元组）减去为np.array（数组）
>>> import numpy as np
>>> a = np.array(['a', 'b', 'c'])
>>> b = np.array([1, 2, 3])
>>> type(a), type(b)
 (numpy.ndarray, numpy.ndarray)
>>> a + b
 unsupported operand type(s) for +: 'numpy.ndarray' and 'numpy.ndarray

>>> a.dtype, b.dtype
 (dtype('S1'), dtype('int64'))