Python 为什么当x在numpy中增加时，2提升到x会给出负值？

Numpy给出了一个数组，该数组包含提升为自然数的2的列表作为负值。如何将2提升为正数，如1000，则为负数

我有一个数组“x”，我们用它来绘制从1到n的x轴值。 对于数组x中的每个值，我们取x**（2**x），即x提升到（2提升到x），并将其用作y轴值

案例1:x∈ [1,50）

我使用了下面的代码，输出是正确的，因为np.power（2，x）的输出中没有负值

输出：

案例2:x∈ [1100）

我使用了下面的代码，并且在np.power（2，x）和np.power（x，np.power（2，x））的输出中有负值

输出：

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如果x始终为正且不递减，而2为常数且为正，那么为什么2会被提升为正数，并在numpy中获得负输出？

整数可能溢出。32位整数只能包含高达~2.1b的值，如果溢出，则会卷回负数

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设置

dtype=int64

可能会解决您的问题。否则，只需使用python整数（

dtype=object

）。它们效率不高，但可以容纳内存允许的尽可能多的数据。

您应该使用python的power运算符（**）出于您的目的，当大小超过64位时，即使将numpy dtype更改为int64也无济于事。而Python的power运算符足以满足您的目的

x**(2**x)

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您可能要询问3个案例

案例1：您只关心最重要的数字 使用浮动。将所有内容都转换为双精度浮动，最高可达10300左右

如果超过了这个值，只存储数字的对数，并使用相应的数学（加法日志=乘法，乘法日志=指数），那么你就可以得到高得离谱的数字

>>> math.log(3) * 50
54.93061443340549
>>> math.log(3) * 50 == math.log(3 ** 50) == math.log(717897987691852588770249)
True

案例2：您只关心最低有效数字 我认为这被称为“有限域”或“伽罗瓦”数学？通常在密码学和其他方面很有用。不幸的是，Numpy似乎没有幂/模函数，所以你需要滚动你自己的or（那里的or只有在单个运算中没有溢出时才起作用，因此可能不会再次起作用）

案例3：你需要所有的数字 您必须使用'bigint'数学，Numpy没有提供。Python整数是很容易的选择

>>> 3 ** np.array([2, 10, 50, 100], dtype=np.object)
array([9, 59049, 717897987691852588770249,
       515377520732011331036461129765621272702107522001], dtype=object)

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这听起来像是简单的整数溢出和换行。您的输出不在发布中；所讨论的值与标准的MAXINT值相比如何？

np.int32（2）**np.int32（31）

→ -2147483648.

np.int64（2）**np.int64（63）

→ -9223372036854775808偶数

np.int64

并不能解决所有问题：

np.int64（9801）**np.int64（99）-8755237408081528679

这是一个已知的问题，即使使用x**（2**x）和dtype=np.int64是否尝试过dtype=object？即使使用x**（2**x）也会发生溢出或者dtype=np.int64。虽然dtype=object确实可以获得更高幂的正值，但它在numpy中的运行速度非常慢，代码会冻结。Python整数速度较慢，但如果您计算的值高于2^63，则它们是唯一的选项。

>>> 3 ** np.array([2, 10, 50, 100], dtype=np.float)
array([9.00000000e+00, 5.90490000e+04, 7.17897988e+23, 5.15377521e+47])

>>> math.log(3) * 50
54.93061443340549
>>> math.log(3) * 50 == math.log(3 ** 50) == math.log(717897987691852588770249)
True

>>> [pow(3, n, 2 ** 16 + 1) for n in [2, 10, 50, 100]]  # modulo some random prime
[9, 59049, 12911, 33330]

>>> 3 ** np.array([2, 10, 50, 100], dtype=np.object)
array([9, 59049, 717897987691852588770249,
       515377520732011331036461129765621272702107522001], dtype=object)