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numpy元素乘法中的不直观行为

我正在使用Python 3.7和numpy 1.15.2并且在元素乘法中遇到了一些我不理解的行为。以下对我来说很直观:

import numpy as np
a = np.array([[30000,4000]])
b = np.array([[70000,8000]])
np.multiply(a,b)

array([[2100000000,32000000]])
但是,当我这样做的时候

a = np.array([[30000,40000]])
b = np.array([[70000,80000]])
np.multiply(a,b)
我明白了

array([[ 2100000000, -1094967296]])
我猜想结果应该是数组([[30000 70000,40000 80000]])。负数来自哪里?我该怎么做才能得到预期的阵列?

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一码平川MACHEL 2019-01-21 11:23:45 1681 0
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  • 看起来numpy默认将普通数字解释为np.int32(范围从-2 31 ... 2 31 - 1),这将溢出4000080000,因为3200000000 > 2*31 - 1 (= 2147483647):

    import numpy as np

    a = np.array([[30000,40000]])
    b = np.array([[70000,80000]])
    np.multiply(a,b)
    Out: array([[ 2100000000, -1094967296]])

    type(a0)
    Out: numpy.int32
    您可以通过明确设置更合适的数据类型来解决此问题:

    a = np.array([[30000,40000]], dtype=np.int64)
    b = np.array([[70000,80000]], dtype=np.int64)
    np.multiply(a,b)
    Out: array([[2100000000, 3200000000]], dtype=int64)
    要么

    a = np.array([[30000,40000]], dtype=np.uint32)
    b = np.array([[70000,80000]], dtype=np.uint32)
    np.multiply(a,b)
    Out: array([[2100000000, 3200000000]], dtype=uint32)

    2019-07-17 23:26:04
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