Python 努比算错了

我使用的是numpy，就像这样的代码

>>>import numpy as np
>>>a=np.arange(1,100000001).sum()
>>>a
987459712

我想结果一定是这样的 500000050000000

我注意到，直到五个数字，结果都是好的。 有人知道发生了什么吗

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问候

Numpy在这里没有犯错误。这种现象被称为

在给定输入的

arange

中使用的32位整数类型无法容纳500000050000000。顶多也得花点时间

如果显式使用较大的整数或浮点数据类型，则会得到预期的结果

a = np.arange(1, 100000001, dtype='int64').sum()
print(a)  # 5000000050000000

a = np.arange(1.0, 100000001.0).sum()
print(a)  # 5000000050000000.0

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我怀疑您使用的是Windows，其中结果的数据类型是32位整数（而对于使用Mac OS X或Linux的用户，数据类型是64位）。请注意，

500000050000000%（2**32）=987459712

试用

a = np.arange(1, 100000001, dtype=np.int64).sum()

或

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注意：任何不使用Windows的人都可以按如下方式复制结果：

>>> np.arange(1, 100000001).sum(dtype=np.int32)
987459712

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np a=np.arange（1100000001）.sum（）编辑了您的问题，以包括代码的正确格式（将代码部分放在新行上，点击

ctrl

+

k

无法在python 2.7中使用numpy@1.11.2或蟒蛇3.5和numpy@1.12.0.你在用什么？另外，把问题的标题改成更精确的标题是个好主意……是的，如果你这样做的话，

a=np.arange（1100000001）.sum（）

它给出了

500000050000000

作为结果，冰观察到这是Windows特有的！非常感谢！解决了我的问题！听起来像是一个“错误”对我来说，尤其是在Python中，需要使用长整数。当然

numpy

有自己的算法，但作为一个数字包，它应该更擅长处理计算，而不是更糟。@alexis我不认为这是一个错误，因为它是有文档记录的行为。文档说默认情况下

arange

推断数据类型由于

100000001

足够小，因此使用

int32

似乎是合理的。实际上，由于我使用32位Python，并且主要使用整数数组进行索引，我非常欣赏默认情况下它使用指针大小的数据类型。

a = np.arange(1, 100000001).sum(dtype=np.int64)

>>> np.arange(1, 100000001).sum(dtype=np.int32)
987459712