Question

我之前曾问过这个问题，但被否决了。无论如何，根据没有人真的再次看到三重否决问题的事实来判断，我重新发布它以表明我对实际答案感兴趣（如果有的话）。

问题陈述：

在这种情况下，我需要纯python整数的任意精度功能。在我的代码中的某个时候，我有一个带有布尔值的numpy数组。像这样：

arr

array（[True，False，False，False，True，True，True，False，True，正确，错误，错误，正确，正确，正确，错误，正确，错误，错误，正确，错误，正确，正确，正确，正确，正确，正确，错误，正确，正确，错误，正确，正确，错误，正确，错误，错误，正确，错误，正确，正确，错误，正确，错误，正确，正确，错误，正确，正确，正确，错误，错误，错误，正确，错误，错误，正确，正确，正确，正确，错误，正确， False]）

我使用numpy.int64将其转换为arr.astype(int)以使其算术。

但是我使用此代码将其转换为溢出的整数（并产生了我不想生成的负数）。

代码正在使用此函数（它是纯python，本身不会有任何整数溢出问题）：

def bool2int(x):
    y = 0
    for i,j in enumerate(x):
        y += j<<i
    return y

如果我直接在np.array上运行代码（转换为int与否无关紧要）：

bool2int(arr)

-2393826705255337647

bool2int(h.astype(int))

-2393826705255337647

我需要一个正整数。因此，我使用了列表理解：

bool2int([int(x) for x in arr])

16052917368454213969

很明显，arr表示的数字超出了固定精度整数（即2 ⁶³ -1）的容量，可以直接使用ti。

还有其他直接方法可以实现列表理解以外的功能吗？

编辑：

对于python中整数溢出的理论，我起诉了source。

Answer 1

使用astype(int)似乎可以正常工作；以下代码：

import numpy as np

test = np.array([True, False, False, False, True, True, True, False, True, True, False, False, True, True, True, False, True, False, False, True, False, True, True, True, True, True, False, True, False, True, True, False, True, True, False, True, False, False, True, False, True, True, False, True, False, True, True, False, True, True, True, False, False, False, True, False, False, True, True, True, True, False, True, False])
test_int = test.astype(int)

print(test_int)
print(test_int.sum())

返回：

[1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0
1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0]

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这里似乎不太可能出现溢出异常，因此我将再次调查该异常，因为也许其他地方有错误。

修改

如果要获取Python类型而不是numpy对象，请执行以下操作：

test.astype(int).tolist()

Answer 2

获取本地Python类型元素的一种方法是.tolist()。请注意，我们可以直接在布尔数组上执行此操作。您的代码可以与本地Python bool正常工作。

>>> x = np.random.randint(0, 2, (100,)).astype(bool)
>>> x
array([ True,  True, False,  True, False,  True, False, False,  True,
       False, False,  True,  True, False, False, False,  True, False,
       False,  True, False,  True, False, False,  True,  True,  True,
        True,  True,  True,  True, False, False, False, False, False,
        True,  True,  True,  True, False, False,  True, False, False,
       False, False,  True, False,  True,  True, False, False,  True,
       False,  True,  True,  True, False,  True,  True,  True, False,
        True,  True,  True,  True, False,  True,  True,  True, False,
        True, False,  True, False,  True, False,  True,  True,  True,
       False, False,  True,  True,  True,  True,  True, False, False,
        True, False, False, False,  True,  True,  True, False, False,  True], dtype=bool)
>>> bool2int(x)
-4925102932063228254
>>> bool2int(x.tolist())
774014555155191751582008547627L

作为额外的奖励，它实际上更快。

>>> timeit(lambda:bool2int(x), number=1000)
0.24346303939819336
>>> timeit(lambda:bool2int(x.tolist()), number=1000)
0.010725975036621094

将numpy数组转换为纯python整数以避免整数溢出

2 个答案: