Question

从以下Python代码：

val = 499997
val**3

我得到了一个合理的结果：124997750013499973。

但是，从下面的代码中使用numpy：

import numpy as np
val = 499997
np_val = np.arange(start=val, stop=val+1, dtype=np.uint64)
np_val**3

我得到了一个奇怪的结果：array（[124997750013499968]，dtype = uint64）

这是一个numpy的错误???

Answer 1

似乎在某些时候已解决。现在在NumPy 1.17.3上尝试可以产生正确的输出：

In [1]: import numpy as np 
   ...: val = 499997 
   ...: np_val = np.arange(start=val, stop=val+1, dtype=np.uint64) 
   ...: np_val**3 
   ...:
Out[1]: array([124997750013499973], dtype=uint64)

In [2]: np.__version__
Out[2]: '1.17.3'

该错误很可能是由于将一些NumPy实现代码强制转换为float64来执行该操作，然后又进行了强制转换，从而产生了错误的输出：

In [3]: np_val.astype(float)**3
Out[3]: array([1.2499775e+17])

In [4]: _.astype('uint64')
Out[4]: array([124997750013499968], dtype=uint64)

尽管我确实找到了因该问题而产生的related bug report，但是我无法找到该问题的修订提交或错误报告。

Answer 2

这会产生垃圾：

years      = np.arange(1980,2020)
yeartothe3 = years**3

在工作时

years      = np.arange(1980,2020).astype(float)
yeartothe3 = years**3 

years      = np.arange(1980,2020)
yeartothe3 = years**3.0

一个真正的初学者陷阱...（叹气）

numpy数组上的幂运算符**返回一个奇怪的结果。这是一个错误吗？

2 个答案: