Question

我的问题是

np.array([2**31], dtype=np.uint32) >> 32

不返回0，而是返回array([2147483648], dtype=uint32)。

np.right_shift(np.array([2**31], dtype=np.uint32), 32)

（所以我相信这就是>>的实现方式）。

有趣的是，所有这些替代方法似乎都能按预期工作，并返回某种0：

print(
    2**31 >> 32,
    np.uint32(2**31) >> 32,
    np.array(2**31, dtype=np.uint32) >> 32,
    np.right_shift(2**31, 32),
    np.right_shift([2**31], 32),
    np.right_shift(np.uint32(2**31), 32),
    np.right_shift(np.array(2**31, dtype=np.uint32), 32),
)

尤其是表示2147483648和[2147483648]的Numpy数组之间有什么区别？

我已经在JavaScript（Why does << 32 not result in 0 in javascript?）和C ++（Weird behavior of right shift operator (1 >> 32)，Why is `int >> 32` not always zero?）中看到了这个问题，但在Python / Numpy中却没有看到。实际上，Python和Numpy文档似乎都没有记录这种行为：

Answer 1

虽然没有记录，但numpy大多在C中实现，而C（和C ++）中的shift运算符未针对大于或等于位数的移位进行定义。因此结果可以是任意的。

如果您查看示例的类型，就会明白它们为什么起作用：

print(
    type(2**31 >> 32),
    type(np.uint32(2**31) >> 32),
    type(np.array(2**31, dtype=np.uint32) >> 32),
    type(np.right_shift(2**31, 32)),
    np.right_shift([2**31], 32).dtype,
    type(np.right_shift(np.uint32(2**31), 32)),
    type(np.right_shift(np.array(2**31, dtype=np.uint32), 32)),
)

int64

第一个使用Python自己的int类型，而其他所有都转换为numpy.int64，其中32位移位的行为是正确的。这主要是由于标量（零维）数组的行为不同。在list情况下，numpy的默认整数类型为 not numpy.uint32。

另一方面

print((np.array([2**31], dtype=np.uint32) >> 32).dtype)

uint32

所以您在这里遇到了未定义的行为。

为什么（2 ^ 31）>> 32不是0？

1 个答案: