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

最后的数字是long（Python的任意精度整数的名称），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

AttributeError的出现是因为NumPy看到一个它不知道如何处理的类型，默认是在对象上调用sqrt方法;但那不存在。所以不是numpy.sqrt缺少，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：好吧，你正在使用Python 3.虽然在该版本中int和long has disappeared之间的区别，NumPy仍然对使用PyLongObject可以成功转换为C long的PyLong_AsLong和不能使用qazxswpoi的qazxswpoi之间的差异敏感。