为什么numba.jit和python会产生不同的结果？

在下面的代码中，numba.jit生成7732.96。。。python给出了-6351.97。。。（为了简洁起见，省略了数字）。我能做些什么来解决这个问题？这是numba的错误还是我的编码错误？我在Spyder 3上使用了Python 3.7（anaconda）

from numba import jit
import numpy as np

@jit(nopython=True)
def test(n):
     sum = 0.0
     arr = np.arange(2, n)
     for x in np.sin(np.cos(arr ** 2)):
           sum += x
     return sum


a = test(100000000)
print(a)

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我无法重现你的错误：

from numba import jit
import numpy as np

def test(n):
    sum = 0.0
    arr = np.arange(2, n)
    for x in np.sin(np.cos(arr ** 2)):
        sum += x
    return sum

testnb = jit(nopython=True)(test)

N = 100000000
print(test(N))
print(testnb(N))
# 7732.969676855288
# 7732.969676855337

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我使用的是numba 0.45.1、python 3.7.3和numpy 1.16.4。我最初的猜测是存在某种浮点问题，在非JIT形式中，

sum

是一个具有无限精度的python值，而在JIT代码中，

sum

根据您的系统被键入特定的float32或float64。但对于你的特殊系统，我不确定发生了什么

“sum是一个具有无限精度的python值”我认为只有当它是

int

对象，

float

对象基本上都是C-double对象时，这才是真的。@JoshAdel:非常感谢，但是你能运行我的代码版本吗（不是你的）？我希望你能看到问题所在。@juanpa.arrivillaga，你是对的。我关于无限精度的评论是不正确的。@正如上面指出的，您的代码和我的代码在功能上是相同的。我只是选择不使用decorator，这样我就可以很容易地比较纯python实现和jitted版本。@JoshAdel：我当然知道这两个版本在功能上是相同的。我在NUMPY1.15.1上运行了您的版本（testnb=jit（nopyton=True）（test）等），仍然得到了相同的两个（不同的）结果：负6351.9和正7732.9。请看我今天的其他评论。你能在1.15.1上运行你的代码并告诉我你得到了什么吗？非常感谢。请参阅我对原始问题的编辑，在这里我回应您（有缺陷）将此问题描述为离题。如果你知道我问题的答案，请提供。这将非常有帮助；否则请取消暂停，这样我可以从其他人的回复中获益。谢谢。你是怎么得到结果的？6351.9？您发布的代码为7732.9。我们无法重现第一个结果。代码打印的准确值为-6351.975726109694。我在Win 10中运行的基于intel core i3的Dell Inspiron（基于x64）上使用了python 3.7.0（64位）、numpy 1.15.1、numba 0.39.0、Ipython 6.5.0（Spyder 3编辑器）。我怀疑有溢出问题，但代码中没有任何内容看起来可疑。谢谢你的指点。我试过你的版本，它给出了7732.9。所以你的问题中缺少了一些东西。要么是某些版本信息出现了问题（不太可能），要么是代码或解释器中的其他内容没有显示（更有可能）。投票结果分为“不可复制”（因为您的代码有效）和您现在看到的结果（“不”，因为您可能无法用代码看到结果，所以缺少了一些内容）。就个人而言，我投票支持后者，因为您正在用两个方法比较两个值，但您的代码只包含一个方法。这已经很可疑了。据我所知，回答者使用了你的确切密码。

@jit

装饰符是回答者所做事情的语法糖。他们只需要更改您的代码，因为您没有添加要比较的两个版本。与应答者一样，将decorator替换为手动调用

numba.jit

，是访问修饰函数和原始函数的最简单方法，这两个源的值是不一致的。欢迎您提出问题，以添加只有您看到的问题根源的证据，但在此之前，我已将投诉从问题中删除。