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大多數使用python,我已經被寵壞了,不必擔心整數溢出。現在我正在使用numpy,我不得不再次擔心它。我想numpy在溢出的情況下出錯,但它似乎不適用於int64。得到numpy警告整數溢出
import numpy
numpy.seterr(all='raise')
print("{:,}".format(numpy.prod([10]*50)))
# -5,376,172,055,173,529,600
print("{:,}".format(numpy.int64(3200000000) * numpy.int64(3200000000)))
# -8,206,744,073,709,551,616
print("{:,}".format(numpy.int32(320000) * numpy.int32(320000)))
# FloatingPointError: overflow encountered in int_scalars -- Finally getting an error!
我可以隨時添加dtype=object
來解決這些問題,但我認爲Int64的不夠好大部分時間,它是太可怕了,它可以在這個硬故障檢測方法。
爲什麼seterr只能用於int32?我可以使它適用於int64嗎?
的numpy.seterr文檔,我可以找到這可能暗示,這可能是爲什麼的情況下的唯一部分是下列短文:
注意整數標量操作類型(如INT16)是 處理像浮點,並受這些設置的影響。
但data type文檔中沒有提示int32和int64在概念上有所不同。不確定int64是否被認爲是「整數標量類型」。
看起來像一個numpy的bug;請參閱https://github.com/numpy/numpy/pull/3199。奇怪的是,打印(numpy.int64(2 ** 63-1)* numpy.int64(2))*會在我的系統上引發異常(Ubuntu 14.04,Python 2.7.6,numpy 1.8.2),但是您的示例顯示了小車行爲。 –