python3/numpy：复数相加时原地相加不一致
python3/numpy: in place addition inconsistency when adding a complex number
我在测试一段代码时遇到了以下行为。虽然我自己找到了解释和解决方案（this 看起来相关但不相同），我想在这里问问你们是否还有更多补充。
a) 我无法就地添加一个复数到一个 numpy 数组
创建为真实的，但我可以使用标量变量
b) 仅在有限数量的情况下发出警告消息，
而且不是很一致
看看这些命令：
>>> from numpy import *
>>> a5=arange(5)
>>> a5[1:5]+=1j
>>> a5
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> a=8
>>> a+=1j
>>> a
(8+1j)
>>> a5+=1j
__main__:1: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
>>> a5[3]+=1j
>>> a5[3]
3
>>>
看到了吗？ ComplexWarning 仅在尝试将复数添加到整个向量时发出，但在尝试将相同的位置添加到单个元素或切片时不会发出。
这有什么原因吗？ （我几乎无法忍受它没有添加的事实，但肯定不是仅在一种情况下发出警告的事实）。
这是错误还是功能？
怎样才能最好地克服它？
至少，当虚部因不兼容而被丢弃时，在所有情况下出现 ComplexWarning 不是更好吗？
PS。同时我提供一个解决方案：
z5=arange(5)+0j 和 c5=arange(5,dtype="complex") 都将按预期运行。但第一个只是部分缓解，因为它表明可以添加一个 numpy 范围的整数并将其分配给一个变量，前提是它是一个复杂的变量，或者是一个正在创建的新变量。
这被认为是一个问题，但由于修复它会破坏兼容性，因此需要时间进行更改。
从 numpy 1.10 开始，就地操作和 ufuncs 的默认转换规则已更改为 "same_kind"，因此您的代码将发出 TypeError:
TypeError: Cannot cast ufunc add output from dtype('complex128') to dtype('int64') with casting rule 'same_kind'
Default casting for inplace operations will change to ‘same_kind’ in Numpy 1.10.0. This will certainly break some code that is currently ignoring the warning.
NumPy 每 次发出警告，但默认情况下 Python 的一般警告机制仅在第一次发出时打印警告。您可以使用 warnings.filterwarnings 或 warnings.simplefilter 更改此行为。有关详细信息，请参阅 warnings module documentation。
这是一个示例（使用 Python 2.7 和 NumPy 1.9），显示了针对每个就地操作发出的警告。
Python 2.7.10 |Master 2.1.0.dev1829 (64-bit)| (default, Oct 21 2015, 09:09:19)
[GCC 4.2.1 (Based on Apple Inc. build 5658) (LLVM build 2335.6)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from numpy import *
>>> import warnings
>>> warnings.simplefilter('always', ComplexWarning)
>>> a5 = arange(5)
>>> a5[1:5] += 1j
__main__:1: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
>>> a5
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> a5 += 1j
__main__:1: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
>>> a5[3] += 1j
__main__:1: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
您展示的标量加法完全不同。
>>> a = 8
>>> a += 1j
在这种情况下，+= 操作没有进行就地操作（它不能，因为在第一行之后，a 是一个 Python int，与 NumPy 数组不同，int 对象是不可变的）。相反，它相当于做 a = a + 1j。那就是构建一个 new Python complex 对象，并重新绑定 a 以引用该新对象。
你说你"barely can stand the fact that it doesn't make the addition"。但请注意，没有办法有效地这样做：原始数组的内容是使用每个项目 8 个字节存储的。总和的内容是（双精度）复数，因此必须使用每项 16 个字节来存储。这使得在这里不可能进行真正的就地操作。
请注意，在 NumPy 1.10 中，这些操作将产生 TypeError 而不是警告。
我在测试一段代码时遇到了以下行为。虽然我自己找到了解释和解决方案（this 看起来相关但不相同），我想在这里问问你们是否还有更多补充。
a) 我无法就地添加一个复数到一个 numpy 数组 创建为真实的，但我可以使用标量变量
b) 仅在有限数量的情况下发出警告消息， 而且不是很一致
看看这些命令：
>>> from numpy import *
>>> a5=arange(5)
>>> a5[1:5]+=1j
>>> a5
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> a=8
>>> a+=1j
>>> a
(8+1j)
>>> a5+=1j
__main__:1: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
>>> a5[3]+=1j
>>> a5[3]
3
>>>
看到了吗？ ComplexWarning 仅在尝试将复数添加到整个向量时发出，但在尝试将相同的位置添加到单个元素或切片时不会发出。
这有什么原因吗？ （我几乎无法忍受它没有添加的事实，但肯定不是仅在一种情况下发出警告的事实）。 这是错误还是功能？ 怎样才能最好地克服它？ 至少，当虚部因不兼容而被丢弃时，在所有情况下出现 ComplexWarning 不是更好吗？
PS。同时我提供一个解决方案：
z5=arange(5)+0j 和 c5=arange(5,dtype="complex") 都将按预期运行。但第一个只是部分缓解，因为它表明可以添加一个 numpy 范围的整数并将其分配给一个变量，前提是它是一个复杂的变量，或者是一个正在创建的新变量。
这被认为是一个问题，但由于修复它会破坏兼容性，因此需要时间进行更改。
从 numpy 1.10 开始，就地操作和 ufuncs 的默认转换规则已更改为 "same_kind"，因此您的代码将发出 TypeError:
TypeError: Cannot cast ufunc add output from dtype('complex128') to dtype('int64') with casting rule 'same_kind'
Default casting for inplace operations will change to ‘same_kind’ in Numpy 1.10.0. This will certainly break some code that is currently ignoring the warning.
NumPy 每 次发出警告，但默认情况下 Python 的一般警告机制仅在第一次发出时打印警告。您可以使用 warnings.filterwarnings 或 warnings.simplefilter 更改此行为。有关详细信息，请参阅 warnings module documentation。
这是一个示例（使用 Python 2.7 和 NumPy 1.9），显示了针对每个就地操作发出的警告。
Python 2.7.10 |Master 2.1.0.dev1829 (64-bit)| (default, Oct 21 2015, 09:09:19)
[GCC 4.2.1 (Based on Apple Inc. build 5658) (LLVM build 2335.6)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from numpy import *
>>> import warnings
>>> warnings.simplefilter('always', ComplexWarning)
>>> a5 = arange(5)
>>> a5[1:5] += 1j
__main__:1: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
>>> a5
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> a5 += 1j
__main__:1: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
>>> a5[3] += 1j
__main__:1: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
您展示的标量加法完全不同。
>>> a = 8
>>> a += 1j
在这种情况下，+= 操作没有进行就地操作（它不能，因为在第一行之后，a 是一个 Python int，与 NumPy 数组不同，int 对象是不可变的）。相反，它相当于做 a = a + 1j。那就是构建一个 new Python complex 对象，并重新绑定 a 以引用该新对象。
你说你"barely can stand the fact that it doesn't make the addition"。但请注意，没有办法有效地这样做：原始数组的内容是使用每个项目 8 个字节存储的。总和的内容是（双精度）复数，因此必须使用每项 16 个字节来存储。这使得在这里不可能进行真正的就地操作。
请注意，在 NumPy 1.10 中，这些操作将产生 TypeError 而不是警告。