如果x是一个整型dtype数组，你会得到这个casting错误：

In [1]: x = np.arange(1,4)
In [2]: x /= 10
Traceback (most recent call last):
  Input In [2] in <cell line: 1>
    x /= 10
UFuncTypeError: Cannot cast ufunc 'true_divide' output from dtype('float64') to dtype('int64') with casting rule 'same_kind'

字符串
如果数组是浮动的，就不会有这样的问题：

In [3]: y = x.astype(float)
In [4]: y /= 10
In [5]: y
Out[5]: array([0.1, 0.2, 0.3])

型
*= 0.1也会引发转换错误。任何试图将浮点数放入int数组的操作。像x[:] = 1.1这样的x[:] = 1.1会默默地将浮点数转换为整数-这是更常见的困惑原因。

x = x/x_norm #instead of x /= x_norm

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