* 不支持的操作数类型：“numpy.ndarray”和“numpy.float64”

长期读者，第一次作家。

我在谷歌和堆栈溢出上进行了搜索，但并没有真正找到这个问题的一般答案。

我在使用 numpy 1.6.2 的 python 2.7.3 中收到“*: 'numpy.ndarray' 和 'numpy.float64' 不受支持的操作数类型”错误。

该错误来自 numpy 数组和 numpy float 相乘，但并非每次都会发生。

例如：

x = np.tan(1) # numpy.float64
y = np.array([0,1,2,3]) # numpy.ndarray
np.multiply(x,y) # works no problem

Or

x = np.tan(np.abs(np.multiply(-31,41)))  # numpy.float64
y = np.square(np.add(np.divide(np.zeros(100),42),(-27)**40)) # numpy.ndarray
np.multiply(x,y) # works no problem

两者都有效

现在针对问题儿童：

np.multiply(np.square(np.add(np.divide(np.zeros(100),42),-27)**40)),
np.tan(np.abs(np.multiply(-31,41))))

或者，x 定义如上：

np.multiply(np.square(np.add(np.divide(np.zeros(100),42),(-27)**40)),x)

两者都会产生错误：NotImplemented

我知道随机函数和数字看起来很奇怪，但从概念上讲，这仍然应该有效，因为当两者单独设置为变量时它会起作用。

为什么会出现这种情况？一般意义上我该如何解决它？

非常感谢！ 贾森

我怀疑这里的问题是NumPy无法存储Pythonlong其数组中的值。一旦您尝试执行此操作，它就会将数组的数据类型切换为object。数组上的算术运算变得更加棘手，因为 NumPy 本身无法再执行算术运算。

>>> np.array(27**40)
array(1797010299914431210413179829509605039731475627537851106401L, dtype=object)
>>> np.array(27**40) * np.tan(1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'numpy.ndarray' and 'numpy.float64'

奇怪的是，交换参数的顺序有时可以起作用：

>>> np.tan(1) * np.array(27**40)
2.7986777223711575e+57

在第二种情况下，结果的类型是 Pythonfloat，不是 NumPy 数组。

解决方法是避免创建longNumPy 数组中的值，并使用float改为：

>>> np.array(27.0**40)
array(1.797010299914431e+57)
>>> np.array(27.0**40) * np.tan(1)
2.7986777223711575e+57
>>> np.multiply(np.square(np.add(np.divide(np.zeros(10),42),(-27.0)**40)),np.tan(1))
array([  5.02925269e+114,   5.02925269e+114,   5.02925269e+114,
         5.02925269e+114,   5.02925269e+114,   5.02925269e+114,
         5.02925269e+114,   5.02925269e+114,   5.02925269e+114,
         5.02925269e+114])

如果您确实遇到这样的错误，那么首先要做的是检查dtype被相乘的数组。它包含 NumPy 值或 Python 对象吗？