Python 当值打印到控制台时，NumPy的行为不规则

我有一个非常简单的Python脚本，它使用

numpy

：

from collections import defaultdict
from functools import partial
import numpy as np

defaultdict(partial(np.ndarray, 10))
boolean = np.array([x % 2 == 0 for x in xrange(10)])
genes = defaultdict(partial(np.ndarray, 10))

print np.array(boolean)
print genes['no-data']

它给出了输出：

[ True False  True False  True False  True False  True False]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]

[  3.10503618e+231   3.10503618e+231   2.22343947e-314   2.22346872e-314
   2.22346870e-314   2.22346875e-314   2.22354680e-314   2.22354683e-314
   0.00000000e+000   0.00000000e+000]

这似乎和预期的一样有效。但是，如果我只是注释掉

print np.array（boolean）

，我会得到以下输出：

[ True False  True False  True False  True False  True False]
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]

[  3.10503618e+231   3.10503618e+231   2.22343947e-314   2.22346872e-314
   2.22346870e-314   2.22346875e-314   2.22354680e-314   2.22354683e-314
   0.00000000e+000   0.00000000e+000]

这对我来说似乎完全奇怪，因为这两种说法应该互不相关

---

有人知道我为什么会得到第二组（不正确的）数字吗？

值没有错误。您正在创建未初始化的数组。内存的内容是为数组分配的内存中发生的任何内容。它不能保证为0

如果要将数组初始化为0，请使用

np.zero

：

In [35]: genes = defaultdict(partial(np.zeros, 10))

In [36]: genes['no-data']
Out[36]: array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

In [37]: genes['foo']
Out[37]: array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

虽然，正如@Padraiccningham在评论中所建议的那样，我还是放弃了

functools

的导入，转而使用

lambda

表达式：

In [38]: genes = defaultdict(lambda: np.zeros(10))

In [39]: genes['no-data']
Out[39]: array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

In [40]: genes['foo']
Out[40]: array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]) 

---

这些值没有错误。您正在创建未初始化的数组。内存的内容是为数组分配的内存中发生的任何内容。它不能保证为0

如果要将数组初始化为0，请使用

np.zero

：

In [35]: genes = defaultdict(partial(np.zeros, 10))

In [36]: genes['no-data']
Out[36]: array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

In [37]: genes['foo']
Out[37]: array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

虽然，正如@Padraiccningham在评论中所建议的那样，我还是放弃了

functools

的导入，转而使用

lambda

表达式：

In [38]: genes = defaultdict(lambda: np.zeros(10))

In [39]: genes['no-data']
Out[39]: array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

In [40]: genes['foo']
Out[40]: array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]) 

---

值可以是数组中的任何内容，如果在python3下运行，每次调用都会看到随机值，我可以使用python2复制该行为，但打印总是会影响输出。那么我如何将值初始化为

0

？我原以为

defaultdict

会这样做，但我猜不会。为什么不干脆

genes=defaultdict（lambda:np.zeros（10））

？值可以是数组中的任何内容，如果在python3下运行，每次调用都会看到随机值，不过我可以使用python2复制行为，打印总是会影响输出。那么如何将值初始化为

0

？我原以为

defaultdict

会这样做，但我猜不会。为什么不干脆

genes=defaultdict（lambda:np.zeros（10））

？嗯……当

genes

用一个不存在的键进行索引时，

defaultdict

不会用默认值初始化一个？你已经设置了

genes

调用

ndarray（10）

。为

ndarray（10）

返回的数组分配的内存未初始化，因此无法保证其内容。

ndarray

是一种专门创建数组的方法，对于日常使用来说太“高性能”<代码>零，

一

，

空

对用户更友好。嗯……默认DICT不会用默认值初始化a？当

基因

使用不存在的键进行索引时，您已将

基因

设置为调用

ndarray（10）

。为

ndarray（10）

返回的数组分配的内存未初始化，因此无法保证其内容。

ndarray

是一种专门创建数组的方法，对于日常使用来说太“高性能”<代码>零，

一

，

空

更便于用户使用。