Seltsames Verhalten von np.sqrt für große ganze Zahlen

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 was geht hier dann los? math.sqrt scheint nicht das gleiche Problem zu haben.

Answer 1

Die endgültige Zahl ist ein long (Python Name für eine beliebige Präzision ganze Zahl), die NumPy offenbar nicht umgehen kann:

>>> 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 

Die AttributeError tritt auf, weil NumPy, eine Art zu sehen, dass es nicht der Fall ist wissen, wie man damit umgeht, ruft standardmäßig die Methode sqrt auf dem Objekt auf; aber das existiert nicht. Es ist also nicht numpy.sqrt, die fehlt, aber long.sqrt.

Im Gegensatz dazu math.sqrt weiß über long. Wenn Sie mit sehr großen Zahlen in NumPy umgehen wollen, verwenden Sie Floats, wann immer dies möglich ist.

EDIT: Okay, sind Sie mit 3. Python Während die Unterscheidung zwischen int und longhas disappeared in dieser Version NumPy noch empfindlich auf die Differenz zwischen einem PyLongObject ist, die erfolgreich in ein C umgerechnet werden können longPyLong_AsLong mit und eine, die nicht kann.