numpy：FutureWarning：元素比较失败

Posted 2023-03-11

【中文标题】numpy：FutureWarning：元素比较失败

【英文标题】：numpy: FutureWarning: elementwise comparison failed

【发布时间】：2021-03-04 21:14:41

【问题描述】：

对于此 SO 帖子 FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar, but in the future will perform elementwise comparison 中描述的问题，numpy 中是否有任何解决方案。我的 numpy 版本是 1.19.1 并使用 python 3.8.5。

a = np.array(['aug', False, False, False])

a == 'aug'

array([ True, False, False, False])

但是：

a == False

<ipython-input-88-f9ff25cfe387>:1: FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar instead, but in the future will perform elementwise comparison
  a == False

与 np.nan 相同：

a = array(['aug', np.nan, np.nan, np.nan])
a == 'aug'

array([ True, False, False, False])

但是：

a == np.nan

<ipython-input-1236-9224919e9367>:1: FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar instead, but in the future will perform elementwise comparison
  a == np.nan

False

【问题讨论】：

试试a[:,None,None] == 'False'

a 是字符串 dtype。你为什么要测试 bool 对象，False 或 float 对象nan 反对呢？字符串比较返回一个匹配形状的布尔数组（为什么没有给问题增加任何东西的额外维度？）。失败的比较返回带有警告的标量 False。您的 a 数组不等于 False 或 nan。

@hpaulj 我清理了我原来的问题。目前尚不清楚为什么 numpy 无法区分具有字符串元素的数组中的布尔值或 np.nan。

您还没有费心查看您的 a 数组，是吗？

【参考方案1】：

创建后查看数组：

In [58]: a = np.array(['aug', False, False, False])
    ...: 
In [59]: a
Out[59]: array(['aug', 'False', 'False', 'False'], dtype='<U5')
In [60]: a == 'aug'
Out[60]: array([ True, False, False, False])
In [61]: a == False
<ipython-input-61-f9ff25cfe387>:1: FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar instead, but in the future will perform elementwise comparison
  a == False
Out[61]: False
In [62]: a == 'False'
Out[62]: array([False,  True,  True,  True])

这是一个字符串 dtype 数组。测试匹配字符串有效。测试非字符串值是错误的。

nan 也一样：

In [64]: a = np.array(['aug', np.nan, np.nan, np.nan])
In [65]: a
Out[65]: array(['aug', 'nan', 'nan', 'nan'], dtype='<U3')
In [66]: a == 'nan'
Out[66]: array([False,  True,  True,  True])

如果您必须混合类型 - 字符串、布尔值、浮点数，您可以指定 object dtype。这使得数组更像列表。

In [67]: a = np.array(['aug', False, False, False], object)
In [68]: a
Out[68]: array(['aug', False, False, False], dtype=object)
In [69]: a == 'aug'
Out[69]: array([ True, False, False, False])
In [70]: a == False
Out[70]: array([False,  True,  True,  True])
In [71]: a == True
Out[71]: array([False, False, False, False])

但这对np.nan 没有帮助。 nan 是一种特殊的浮点数，它不等于任何东西，甚至不等于它自己。

In [72]: a = np.array(['aug', np.nan, np.nan, np.nan], object)
In [73]: a
Out[73]: array(['aug', nan, nan, nan], dtype=object)
In [74]: a=='aug'
Out[74]: array([ True, False, False, False])
In [75]: a == np.nan
Out[75]: array([False, False, False, False])

isnan 是测试nan 的正确方法，但它仅适用于 float dtype 数组：

In [76]: np.isnan(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-76-da86cb21b8a4>", line 1, in <module>
    np.isnan(a)
TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

【讨论】：

这回答了我所有的问题。谢谢你。所以 nan 是一种特殊的类型，它甚至不能与 object dtype 一起使用。好的，让我重新考虑我的数据，看看我是否可以重新构建事物以不混合 dtypes。感谢您对此的帮助。泰。