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我正在寻找程序中的错误，我发现它是由 Numpy 的意外行为产生的......

例如，当使用 Python3k 和 Numpy 对不同整数类型进行简单的算术运算时，例如

(numpy.uint64) + (int)

结果是......一个 numpy.float64

这是一个例子：

v = numpy.array([10**16+1], dtype=numpy.uint64)
print(v[0])
v[0] += 1
print(v[0])

它产生以下结果：

10000000000000001
10000000000000000

当您处理整数以避免舍入错误时，这可能是非常出乎意料的......

通过将 1 替换为 numpy.uint64(1) 可以轻松解决上述“问题”，但我可以看到很多错误来自于此。这种情况背后的规则和逻辑是什么？在这种情况下，是否有任何关于强制执行方式的文档？我找不到它。

我之前以为你可以通过使用 .item() 对强制有一些了解，但它更具误导性：

v = numpy.array([10**16+1], dtype=numpy.uint64)
print(type(v[0].item()))
v[0] = v[0].item() + 1
print(v[0])

生产

<class 'int'>
10000000000000001
10000000000000002

所以 .item() 将 numpy.uint64 转换为 int，如果你在算术运算中明确使用它，它就可以工作。

我很惊讶（但我猜我缺乏 numpy 经验），当 'a' 对应于 numpy 特定的 dtype 时，

a.item() + 1

和

a + 1

不要产生相同的结果......因此在转换回 numpy dtype 时会给出不同的结果。

（使用的环境是最新的 Pyzo 发行版，通过 IEP，如果重要的话。我通常使用 Python 2，但我必须在 Py3k 中进行一些测试，这是一种方便的方法。）

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1 回答 1

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如上所述：

它适用于：

dtype=np.int64

代替：

dtype=np.uint64

对于 python 2 和 3，numpy 1.6 和 1.9。

只需使用：

np.int64

没有理由使用uint64，溢出2⁶⁴ - 1或2⁶³ - 1对于所有实际目的几乎相同。

参考

于 2017-02-10T03:28:50.330 回答