将结果存储在 int32 中时，从 2**31 中减去 1 但不从 numpy.power(2,31) 中减去 1 时出现 Numpy 溢出警告

Question

这可能有点具体，但我想更详细地了解 Numpy 的这种行为（numpy 版本 1.26.3）。

我在编写简单的帕克和米勒随机数生成器时遇到了这个问题。它涉及用 2^31-1 计算模数，并且恰好像这样定义它：

m = numpy.power(2,31)-1

并收到警告

RuntimeWarning: overflow encountered in scalar subtract m = numpy.power(2,31)-1

。一开始我有点惊讶，但我很快意识到 numpy 默认使用 int32，即使在 64 位机器上也是如此。但这让我想知道为什么上电时没有出现错误，导致有符号 32 位整数溢出。结果还是正确的：

print(type(m),m)

<class 'numpy.int32'> 2147483647

直接将 2147483648 存储到 m 会出现溢出错误

OverflowError: Python int too large to convert to C long

。

效果很好；我现在收到警告，说我正在存储 2^31-1。如果我存储的是 2^31，我会在没有警告的情况下得到错误的答案：

test = np.power(2,31)
print(type(test),test)

<class 'numpy.int32'> -2147483648

而不是正确答案，

2147483648

。是否有关于何时使用 Numpy 仔细检查此类行为的指南？

Answer 1

简短回答：NumPy 使用默认的整数数据类型，即“numpy.int32”，其范围有限

更具描述性的答案：