python Numpy运算遇到的问题及解决方法_deprecationwarning: numpy will stop allowing conve

今天写代码的时候遇到来一个问题，

import numpy as np

tmp1 = np.array([[123 , 74],
 [ 96 , 40],
 [107 , 56],
 [ 34 , 96],
 [ 63 , 93]])

tmp2 = np.array([[ 265 , 267],
 [ 473 , 429],
 [ 681 , 591],
 [ 889  ,753],
 [1097  ,915]])


w = np.array([[1,2],
                 [2,3],
                 [3,4],
                 [4,5],
                 [5,6]])

# 输出1
for i in range(5):
	for j in range(2):
		w[i,j] = w[i,j] * tmp1[i,j] / tmp2[i,j]

# w = w * tmp1 / tmp2      # 输出2

print(w)
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输出1：

[[0 0]
 [0 0]
 [0 0]
 [0 0]
 [0 0]]
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输出2：

[[0.46415094 0.55430712]
 [0.40591966 0.27972028]
 [0.47136564 0.37901861]
 [0.15298088 0.6374502 ]
 [0.28714676 0.60983607]]
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上面的代码的输出结果一直是5*2维的元素都是0的矩阵。但是注释的那条语句和上面的for循环应该表达的是同一个意思，结果却不一样。

问题的原因在于，由于w定义的是int类型的矩阵，在for循环中，对矩阵w的单个元素操作时，涉及强制类型转化，会将等号右边的结果转化为int型，再加上结果都是小于1的数，导致结果都变成0。

而注释的那条语句是numpy新开辟了一个矩阵，之后再将结果赋值给w，所以结果是正确的。那条语句就相当于：

c = w * tmp1 / tmp2   
w = c
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2

所以解决办法可以将w定义为float类型，再用for循环，或者是直接使用注释的那条语句。