淺談numpy溢出錯(cuò)誤
今天在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理時(shí)使用到了numpy.power()函數(shù)，一直導(dǎo)致結(jié)果和結(jié)論對(duì)不上，中間處理過(guò)程比較多，很難發(fā)現(xiàn)是因?yàn)橛?jì)算數(shù)值出錯(cuò)的原因，最后發(fā)現(xiàn)是numpy運(yùn)算過(guò)程中數(shù)值太大導(dǎo)致的溢出錯(cuò)誤問(wèn)題，屬實(shí)被坑了。
當(dāng)值需要比數(shù)據(jù)類(lèi)型中的可用內(nèi)存更多的內(nèi)存時(shí)，NumPy數(shù)值類(lèi)型的固定大小可能會(huì)導(dǎo)致溢出錯(cuò)誤。比如：
原因就是四次方運(yùn)算之后的值已經(jīng)超出了numpy默認(rèn)的整數(shù)類(lèi)型32位，直接造成數(shù)值溢出。
當(dāng)然上面例子很容易看出問(wèn)題，如果下面這樣可就很難發(fā)現(xiàn)了，一不小心就是個(gè)“
如果使用浮點(diǎn)數(shù)，結(jié)果就沒(méi)有問(wèn)題了。numpy默認(rèn)浮點(diǎn)類(lèi)型是np.float64
或者運(yùn)算之前指定一下數(shù)據(jù)類(lèi)型，用64位去存儲(chǔ)這個(gè)數(shù)，不要用32位。
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