Hành vi lạ của np.sqrt cho số nguyên lớn

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 

Huh ... AttributeError: sqrt điều gì đang xảy ra ở đây? math.sqrt dường như không có cùng một vấn đề.

Answer 1

Số cuối cùng là một (tên Python cho một số nguyên có độ chính xác tùy ý) long, mà NumPy dường như không thể đối phó với:

>>> 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 

Các AttributeError xảy ra vì NumPy, nhìn thấy một kiểu mà nó không biết cách xử lý, mặc định gọi phương thức sqrt trên đối tượng; nhưng điều đó không tồn tại. Vì vậy, không phải numpy.sqrt bị thiếu, nhưng long.sqrt.

Ngược lại, math.sqrt biết về long. Nếu bạn đang đi để đối phó với số lượng rất lớn trong NumPy, sử dụng phao bất cứ khi nào khả thi.

EDIT: Alright, bạn đang sử dụng Python 3. Trong khi sự phân biệt giữa int và longhas disappeared trong phiên bản đó, NumPy vẫn còn nhạy cảm với sự khác biệt giữa một PyLongObject có thể được chuyển đổi thành công cho một C long sử dụng PyLong_AsLong và cái không thể.