当涉及到 nan 和 zeros 时，我注意到 numpy.dot 中存在不一致的行为。

有人能理解它吗？这是一个错误吗？这是否特定于 dot 函数？

我正在使用 numpy v1.6.1，64 位，在 linux 上运行(也在 v1.6.2 上测试过)。我还在 32 位 Windows 上的 v1.8.0 上进行了测试(所以我无法判断差异是由于版本、操作系统还是 arch 造成的)。

from numpy import *
0*nan, nan*0
=> (nan, nan)  # makes sense

#1
a = array([[0]])
b = array([[nan]])
dot(a, b)
=> array([[ nan]])  # OK

#2 -- adding a value to b. the first value in the result is
#     not expected to be affected.
a = array([[0]])
b = array([[nan, 1]])
dot(a, b)
=> array([[ 0.,  0.]])  # EXPECTED : array([[ nan,  0.]])
# (also happens in 1.6.2 and 1.8.0)
# Also, as @Bill noted, a*b works as expected, but not dot(a,b)

#3 -- changing a from 0 to 1, the first value in the result is
#     not expected to be affected.
a = array([[1]])
b = array([[nan, 1]])
dot(a, b)
=> array([[ nan,   1.]])  # OK

#4 -- changing shape of a, changes nan in result
a = array([[0],[0]])
b = array([[ nan, 1.]])
dot(a, b)
=> array([[ 0.,  0.], [ 0.,  0.]])  # EXPECTED : array([[ nan,  0.], [ nan,  0.]])
# (works as expected in 1.6.2 and 1.8.0)

案例 #4 似乎在 v1.6.2 和 v1.8.0 中正常工作，但案例 #2 则不然...

编辑:@seberg 指出这是一个 blas 问题，所以这是我通过运行 from numpy.distutils.system_info import get_info; 找到的关于 blas 安装的信息； get_info('blas_opt'):

1.6.1 linux 64bit
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/distutils/system_info.py:1423: UserWarning: 
    Atlas (http://math-atlas.sourceforge.net/) libraries not found.
    Directories to search for the libraries can be specified in the
    numpy/distutils/site.cfg file (section [atlas]) or by setting
    the ATLAS environment variable.
  warnings.warn(AtlasNotFoundError.__doc__)
{'libraries': ['blas'], 'library_dirs': ['/usr/lib'], 'language': 'f77', 'define_macros': [('NO_ATLAS_INFO', 1)]}

1.8.0 windows 32bit (anaconda)
c:\Anaconda\Lib\site-packages\numpy\distutils\system_info.py:1534: UserWarning:
   Blas (http://www.netlib.org/blas/) sources not found.
   Directories to search for the sources can be specified in the
   numpy/distutils/site.cfg file (section [blas_src]) or by setting
   the BLAS_SRC environment variable.
 warnings.warn(BlasSrcNotFoundError.__doc__)
{}

(我个人不知道该怎么做)

最佳答案

我认为，正如 seberg 所建议的，这是所使用的 BLAS 库的问题。如果你看看 numpy.dot 是如何实现的 here和 here对于 double 矩阵乘以矩阵的情况，您会发现对 cblas_dgemm() 的调用。

此 C 程序重现了您的一些示例，在使用“普通”BLAS 时给出相同的输出，在使用 ATLAS 时给出正确答案。

#include <stdio.h>
#include <math.h>

#include "cblas.h"

void onebyone(double a11, double b11, double expectc11)
{
  enum CBLAS_ORDER order=CblasRowMajor;
  enum CBLAS_TRANSPOSE transA=CblasNoTrans;
  enum CBLAS_TRANSPOSE transB=CblasNoTrans;
  int M=1;
  int N=1;
  int K=1;
  double alpha=1.0;
  double A[1]={a11};
  int lda=1;
  double B[1]={b11};
  int ldb=1;
  double beta=0.0;
  double C[1];
  int ldc=1;

  cblas_dgemm(order, transA, transB,
              M, N, K,
              alpha,A,lda,
              B, ldb,
              beta, C, ldc);

  printf("dot([ %.18g],[%.18g]) -> [%.18g]; expected [%.18g]\n",a11,b11,C[0],expectc11);
}

void onebytwo(double a11, double b11, double b12,
              double expectc11, double expectc12)
{
  enum CBLAS_ORDER order=CblasRowMajor;
  enum CBLAS_TRANSPOSE transA=CblasNoTrans;
  enum CBLAS_TRANSPOSE transB=CblasNoTrans;
  int M=1;
  int N=2;
  int K=1;
  double alpha=1.0;
  double A[]={a11};
  int lda=1;
  double B[2]={b11,b12};
  int ldb=2;
  double beta=0.0;
  double C[2];
  int ldc=2;

  cblas_dgemm(order, transA, transB,
              M, N, K,
              alpha,A,lda,
              B, ldb,
              beta, C, ldc);

  printf("dot([ %.18g],[%.18g, %.18g]) -> [%.18g, %.18g]; expected [%.18g, %.18g]\n",
         a11,b11,b12,C[0],C[1],expectc11,expectc12);
}

int
main()
{
  onebyone(0, 0, 0);
  onebyone(2, 3, 6);
  onebyone(NAN, 0, NAN);
  onebyone(0, NAN, NAN);
  onebytwo(0, 0,0, 0,0);
  onebytwo(2, 3,5, 6,10);
  onebytwo(0, NAN,0, NAN,0);
  onebytwo(NAN, 0,0, NAN,NAN);
  return 0;
}

使用 BLAS 的输出:

dot([ 0],[0]) -> [0]; expected [0]
dot([ 2],[3]) -> [6]; expected [6]
dot([ nan],[0]) -> [nan]; expected [nan]
dot([ 0],[nan]) -> [0]; expected [nan]
dot([ 0],[0, 0]) -> [0, 0]; expected [0, 0]
dot([ 2],[3, 5]) -> [6, 10]; expected [6, 10]
dot([ 0],[nan, 0]) -> [0, 0]; expected [nan, 0]
dot([ nan],[0, 0]) -> [nan, nan]; expected [nan, nan]

用 ATLAS 输出:

dot([ 0],[0]) -> [0]; expected [0]
dot([ 2],[3]) -> [6]; expected [6]
dot([ nan],[0]) -> [nan]; expected [nan]
dot([ 0],[nan]) -> [nan]; expected [nan]
dot([ 0],[0, 0]) -> [0, 0]; expected [0, 0]
dot([ 2],[3, 5]) -> [6, 10]; expected [6, 10]
dot([ 0],[nan, 0]) -> [nan, 0]; expected [nan, 0]
dot([ nan],[0, 0]) -> [nan, nan]; expected [nan, nan]

当第一个操作数为 NaN 时，BLAS 似乎有预期的行为，而当第一个操作数为零而第二个操作数为 NaN 时，BLAS 似乎有预期的行为。

无论如何，我认为这个错误不在 Numpy 层中；它在 BLAS 中。似乎可以通过使用 ATLAS 来解决。

以上在 Ubuntu 14.04 上生成，使用 Ubuntu 提供的 gcc、BLAS 和 ATLAS。

关于python - Numpy.dot 错误？不一致的 NaN 行为，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23374524/