为什么python中的计算机之间的转换规则不同?

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我正在我的mac上运行python 2.7,我正在和其他使用Ubuntu的人一起编写一个组编码项目。由于转换规则错误,他们编写的代码每隔一段时间就无法在我的计算机上工作:

    273     # Apply column averages to image
--> 274     img[:middle] *= (bg[0]/np.tile(topCol, (middle,1)))
    275     img[middle:] *= bg[1]/np.tile(botCol, (middle,1))
    276 

TypeError: Cannot cast ufunc multiply output from dtype('float64') to dtype('int16') with casting rule 'same_kind'
提问于
用户回答回答于
img = np.int16( cp.deepcopy(imgArray) )
...
img[:middle] *= bg[0]/np.tile(topCol, (middle,1))
>>TypeError: Cannot cast ufunc multiply output from dtype('float64') to dtype('int16') with casting rule 'same_kind'

其中一项工作是围绕着:

我可以更改初始变量类型定义,以匹配以后需要的内容:

img = np.float64( cp.deepcopy(imgArray) )
...
img[:middle] *= bg[0]/np.tile(topCol, (middle,1))

或者我可以保留原来的cast类型,并更改操作符:

img = np.int16( cp.deepcopy(imgArray) )
...
img[:middle] = img[:middle]*bg[0]/np.tile(topCol, (middle,1))

出于某种原因,Numpy允许这样的操作,因为它不会使用*=

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