标签 numpy
<分区>
给定以下代码:
import numpy as np
c = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]
c = np.array(c)
print((c * c.transpose()).prod())
在我的 Windows 机器上它返回 "-1462091776"(不确定它是如何从所有这些正数中得到负数的)。 在 ubuntu 上它返回 "131681894400"
有人知道这里发生了什么吗？
编辑:显然这是一个溢出问题。 (感谢@rafaelc!) 但它是可重现的(也感谢@richardec 的测试)
所以现在问题变成了..这是我应该报告的错误吗？我应该向谁报告？
最佳答案
我有足够多的评论，我认为“回答”是必要的。
Not sure how it got a negative from all those positives
正如@rafaelc 指出的那样，您遇到了整数溢出。您可以在 wikipedia link 阅读更多详细信息。已提供。
根据 this thread , numpy 使用操作系统的 C long 类型作为整数的默认 dtype。所以当你写这行代码时:
c = np.array(c)
dtype 默认为 numpy 的默认整数数据类型，即操作系统的 C long。在 Microsoft 的 Windows C 实现中，long 的大小为 4 字节(x8 位/字节 = 32 位)，因此您的 dtype 默认为 32 位整数。
In [1]: import numpy as np
In [2]: np.iinfo(np.int32)
Out[2]: iinfo(min=-2147483648, max=2147483647, dtype=int32)
32 位带符号整数数据类型可以表示的最大数字是 2147483647。如果您只从一个轴来看您的产品:
In [5]: c * c.T
Out[5]:
array([[ 1, 8, 21],
[ 8, 25, 48],
[21, 48, 81]])
In [6]: (c * c.T).prod(axis=0)
Out[6]: array([ 168, 9600, 81648])
In [7]: 168 * 9600 * 81648
Out[7]: 131681894400
您可以看到 131681894400 >> 2147483647(在数学中，符号 >>> 表示“大得多”)。由于 131681894400 远大于 32 位 long 可以表示的最大整数，因此发生溢出。
在 Linux 中，long 是 8 个字节(x8 位/字节 = 64 位)。为什么？这是 an SO thread在评论中对此进行了讨论。
不，虽然这很烦人，我承认。
就其值(value)而言，明确您的数据类型通常是个好主意，所以下次:
c = np.array(c, dtype='int64')
# or
c = np.array(c, dtype=np.int64)
同样，这不是错误，但如果是，您会在 numpy github 上提出问题(您还可以在其中细读源代码)。某处有证据证明 numpy 如何使用操作系统的默认 C long，但我没有足够的能力去挖掘它。
关于Numpy 在 windows 和 unix 上返回不同的结果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/72482769/