Python 使用numpy数组时出现奇怪的结果

对于某些输入，我得到了两个不同的结果，但对于其他输入，则没有。让我用具体的例子来解释。我有以下功能：

In [86]: def f(x, p):
    ...:     n = len(p)
    ...:     tot = 0
    ...:     for i in range(n):
    ...:         tot += p[i] * x**(n-i-1)
    ...:     return tot

p

是一个值非常小的数组：

In [87]: p
Out[87]: 
array([ -3.93107522e-45,   9.17048746e-40,  -8.11593366e-35,
         3.05584286e-30,  -1.06065846e-26,  -3.03946945e-21,
         1.05944707e-16,  -1.56986924e-12,   1.07293061e-08,
        -3.22670121e-05,   1.12072912e-01])

现在考虑输出：

In [90]: [f(i, p) for i in range(11, 20)]
Out[90]: 
[0.11171927108787173,
 0.1116872502272328,
 0.1116552507123586,
 0.11162327253386167,
 0.11159131568235707,
 0.11155938014846242,
 0.1115274659227979,
 0.11149557299598616,
 0.11146370135865244]

In [88]: [f(i, p) for i in np.array(range(11, 20))]
Out[88]: 
[0.11171927108787173,
 0.1116872502272328,
 0.1116552507123586,
 0.11162327253386167,
 0.11159131568235707,
 0.11155938014846242,
 0.1115274659227979,
 0.11149557299598616,
 0.11146370135865244]

正如您所看到的，这些输出与它们应该的完全相同。唯一的区别是，在一种情况下，我使用

范围（a，b）

，而在另一种情况下，我将该范围转换为numpy数组

但现在，让我们更改范围内的值：

In [91]: [f(i, p) for i in range(50001, 50010)]
Out[91]: 
[-0.011943965521167818,
 -0.011967640114171604,
 -0.011991315947644229,
 -0.012014993019120554,
 -0.012038671327427961,
 -0.012062350870605351,
 -0.012086031644648818,
 -0.012109713648648865,
 -0.012133396879791744]

In [92]: [f(i, p) for i in np.array(range(50001, 50010))]
Out[92]: 
[491.26519430165808,
 491.32457916465478,
 491.38395932037008,
 491.38726606180143,
 491.44663641006275,
 491.50600185375316,
 491.56536239249812,
 491.56864971072332,
 491.6280006336612]

---

他们甚至都不接近！我错过了一些可笑的简单的东西吗

您忽略了一个事实：普通Python整数是任意精度的，而NumPy整数是固定大小的

这：

---

NumPy输入溢出。

您忽略了一个事实，即普通Python整数是任意精度的，而NumPy整数是固定大小的

这：

NumPy输入溢出。

错误情况下

x

的

f（x，p）

中的值为

NumPy.int32

。它们可能溢出。本例中的修复相对简单，将值转换为

int

：

tot += p[i] * np.asarray(x).astype(int) ** (n - i - 1)

错误情况下

x

的

f（x，p）

中的值为

numpy.int32

。它们可能溢出。本例中的修复相对简单，将值转换为

int

：

tot += p[i] * np.asarray(x).astype(int) ** (n - i - 1)

---

我懂了。那么补救办法是什么呢？因为我在实际代码中有numpy数组。事实上，这是一个熊猫系列。我明白了。那么补救办法是什么呢？因为我在实际代码中有numpy数组。事实上，这是一个熊猫系列。这看起来像是一个整数范围的问题。在较新的python版本中，INT的范围是无限的，您可以通过键入类似10**100-1这样可笑的内容来检查这一点。numpy INT是C长的，所以它们不提供那种奢华。这看起来像是一个整数系列的问题。在较新的python版本中，INT的范围是无限的，您可以通过键入类似10**100-1这样可笑的内容来检查这一点。numpy INT是C long，因此它们不提供这种奢华。当

x

作为numpy数组传递时，这可能不起作用。对吗？嗯。但是，在我的例子中，它抛出了一个错误：

TypeError：只有length-1数组可以转换为Python标量，当
x
作为numpy数组传递时，该标量可能不起作用。对吗？嗯。但是，在我的例子中，它抛出了一个错误：
TypeError：只有length-1数组可以转换为Python标量