Python Numpy-AKS素性函数

我正在使用Numpy实现测试。具体地说，我使用Numpy的多项式功能来找到方程（x-1）^n-（x^n-1）的系数，然后如果所有这些系数都可以被素候选者整除，则返回True

def isPrime(n):
    if n < 2:
        return False
    poly1 = np.polynomial.polynomial.polypow([1, -1], n)
    poly2 = np.zeros(n + 1, dtype=int)
    poly2[0] = 1
    poly2[-1] = -1
    coefficients = np.polysub(poly1, poly2)
    divisibility_test = lambda x : x % n != 0
    non_divisibles = filter(divisibility_test, coefficients)
    try:
        _ = next(non_divisibles)
        return False
    except StopIteration:
        return True

---

要使用python的任意精度整数，可以在构造系数列表时将

dtype=object

指定给适当的方法，即

poly1=np.polynomy.polynomy.polypow（np.array（[1，-1]，dtype=object），n）
poly2=np.zero（n+1，dtype=object）

我认为这与整数溢出有关。将某个值提高到59次方将导致非常大的值。@Kevin对dtype=floatTry

dtype=object

@PresidentJamesK.Polk得出相同的结果，这同样将主输出限制为不超过数字53。虽然dtype是零的可选参数，但它不是polypow的参数。@DanaJ问题是为什么Numpy会表现出某些行为。这里的“工作”有助于我了解为什么我会遇到这样的约束。了解答案并不意味着这个实现在算法上完全正确。

print(list(filter(isPrime, range(100))))