Numpy计算错误[重复]

提问于 2024-05-03T12:05:42+08:00

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这个问题在这里已有答案：

numpy.sum() giving strange results on large arrays 4个答案

我像这段代码一样使用numpy

>>>import numpy as np
>>>a=np.arange(1,100000001).sum()
>>>a
987459712

我猜结果必须是5000000050000000

我注意到，直到五个数字，结果还可以 . 有人知道发生了什么事吗？

问候

2 回答

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Numpy在这里没有犯错 . 这种现象称为integer overflow .
```
x = np.arange(1,100000001)
print(x.sum())  # 987459712
print(x.dtype)  # dtype('int32')
```
arange 中用于给定输入的32位整数类型根本无法容纳5000000050000000.最多可能需要2147483647 .

如果显式使用更大的整数或浮点数据类型，则会得到预期的结果 .
```
a = np.arange(1, 100000001, dtype='int64').sum()
print(a)  # 5000000050000000

a = np.arange(1.0, 100000001.0).sum()
print(a)  # 5000000050000000.0
```
回复于 2024-05-03T12:05:42+08:00
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我怀疑你使用的是Windows，其结果的数据类型是32位整数（而对于那些使用，例如，Mac OS X或Linux，数据类型是64位） . 请注意 5000000050000000 % (2**32) = 987459712

尝试使用
```
a = np.arange(1, 100000001, dtype=np.int64).sum()
```
要么
```
a = np.arange(1, 100000001).sum(dtype=np.int64)
```
附：任何不使用Windows的人都可以按如下方式重现结果：
```
>>> np.arange(1, 100000001).sum(dtype=np.int32)
987459712
```
回复于 2024-05-03T12:05:42+08:00

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