python - Numpy square 返回数组的错误值

Question

我有一个数据集，其中成对的数字由 32 位表示，每个数字表示为两个 8 无符号整数。

我试图获取一个数组中的第一个实部和第二个数组中的复数部分。 然后我尝试对每个部分进行平方，将它们相加并取总和的平方根。 (又名取大小)。 当我尝试使用 numpy.square 对每个数组的元素进行平方时，我不仅得到负值，而且得到不准确的值。 知道发生了什么事/出了什么问题吗？

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.signal as signal

data = np.fromfile(r'C:\Users\Miaou\Desktop\RAW_DATA_000066_000008.bin', dtype="int16")

print(data)

Is = data[0::2]
Qs = data[1::2]
Is_square = np.square(Is, dtype='int16')
Qs_square = np.square(Qs, dtype='int16')

print('Is',Is)
print('Qs',Qs)
print('Is square',Is_square)
print('Qs square',Qs_square)

Output: Is [  335  -720  8294 ... -3377  3878  6759]
Qs [-2735  4047  1274 ...  -279  1319  4918]
Is square [-18847  -5888 -22364 ...    865  31140   5489]
Qs square [  9121  -5791 -15324 ...  12305 -29711   3940]

Answer 1

您正在经历 integer overflow 。 int16(有符号)类型的最小值为 -32768，最大值为 32767。这样做的原因是因为您只有 16 位(这就是 int16)的含义。请注意 2^16 = 65536，但由于它已签名(允许负数)，因此我们没有值 0 到 65536，而是您可以想象它们向下移动，使 0 居中(即 -32768 到 32767)

让我们以 Is 的第一个元素为例:

>>> 335**2
112225

请注意112225 > 32767。这意味着你会溢出。它只是不断环绕，直到落在有效范围内:

>>> x = 112225
>>> x = x - 2**16
>>> x
46689 # Still not in the valid range. Repeat.
>>> x = x - 2**16
>>> x
-18847 # Yep, now we are between -32768 and 32768

这里的另一个答案不太正确，因为忽略数据类型是不够的:

>>> Is = np.array([335, -720, 8294, -3377, 3878, 6759]).astype('int16')
>>> Is
array([  335,  -720,  8294, -3377,  3878,  6759], dtype=int16)
>>> Is_sq_nodtype = np.square(Is)
>>> Is_sq_nodtype
array([-18847,  -5888, -22364,    865,  31140,   5489], dtype=int16)

numpy 操作保持相同的数据类型。您实际上需要“增加”数据类型以获得更多位。 int32 应该可以满足您的值的要求(您也可以执行 int64 或 float ，具体取决于您的值有多大，这里是一个列表数据类型数量:https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.0/user/basics.types.html )

工作示例:

>>> Is = np.array([335, -720, 8294, -3377, 3878, 6759]).astype('int16')
array([  335,  -720,  8294, -3377,  3878,  6759], dtype=int16)
>>> Is_sq = np.square(Is, dtype='int32')
>>> Is_sq
array([  112225,   518400, 68790436, 11404129, 15038884, 45684081], dtype=int32)

HTH。