np.sqrt对于非常大的整数的奇怪行为

Question

>>> np.__version__
'1.7.0'
>>> np.sqrt(10000000000000000000)
3162277660.1683793
>>> np.sqrt(100000000000000000000.)
10000000000.0
>>> np.sqrt(100000000000000000000)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: sqrt

嗯... AttributeError: sqrt这里发生了什么？ math.sqrt似乎没有同样的问题。

Answer 1

最终的数字是long（任意精度整数的Python名称），NumPy显然无法处理：

>>> type(100000000000000000000)
<type 'long'>
>>> type(np.int(100000000000000000000))
<type 'long'>
>>> np.int64(100000000000000000000)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
OverflowError: Python int too large to convert to C long

发生AttributeError是因为NumPy看到一个不知道如何处理的类型，默认调用对象上的sqrt方法;但那不存在。所以它不是numpy.sqrt，而是long.sqrt。

相比之下，math.sqrt知道long。如果您要在NumPy中处理非常大的数字，请尽可能使用浮点数。

编辑：好的，你正在使用Python 3.虽然该版本中int和long has disappeared之间存在区别，但NumPy仍然对可以使用PyLongObject成功转换为C long的{​​{3}}与不能成功转换为{{1}}的内容之间的差异。