Python 使用numpy-arange似乎不一致的运行时警告

当我的朋友运行以下代码时，它会给出一个RuntimeWarning并返回“inf”。但是，如果我运行相同的代码，它将在没有警告的情况下执行并返回一个值

import numpy as np
total = 0
k = 10**6
arr = np.arange(k, 0, -1)
for i in arr:
    total += 1/(i**2)
print(total)

这是她的输出：

\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:7: RuntimeWarning: divide by zero encountered in long_scalars
  import sys
inf

用内置的range（）替换np.arange（）解决了这个问题，她得到了和我一样的输出

我的问题是：是什么导致了她的产出和我的产出之间的不一致？此外，为什么她在使用np.arange和range时看到了不同，而对我来说输出是相同的

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我们都在64位Windows 10上通过Anaconda使用python 3.7.4和numpy 1.16.5。

这与numpy在创建

arr

时推断的数据类型有关。对我来说，Numpy推断我想要的是

np.int32

&它不够大，不能容纳（10**6）**2，所以最终得到的是

inf

值

如果您明确地将数据类型声明为say

np.float64

，问题就会自行解决

arr = np.arange(k, 0, -1, dtype=np.float64)

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首先使用

print（）

查看

arange（）

和

range（）

的值。同一版本的W10 x64 Python 3.7在LInux Mint（64位）、Python 3.7.7（64位）numpy 1.18.4（无Anaconda）上都能正常工作。相同的Python 2.7.17（64位），numpy 1.16.6您在两台计算机上都使用

64位

Python吗？@furas刚刚检查过。我们都在使用

64位

Python。@furas printing显示arange（）和range（）的值相同，当然只是arange（）作为numpy数组。谢谢，这确实解释了她这方面的问题。但我不明白为什么我没有看到同样的行为。对于同一版本的numpy，为什么numpy显然会推断出我和我朋友之间的不同数据类型？@L.N.M你得到了什么值？1.6449330668487263@DrBwtsI必须承认这很奇怪。对于W10 x64机器，默认值应为

int32

即a

c long int

，而不是机器似乎正在使用的

c long long int

。