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社区首页 >问答首页 >强制转换时，Numpy整数除法有时会产生错误的结果

问强制转换时，Numpy整数除法有时会产生错误的结果
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Stack Overflow用户

提问于 2017-07-24 10:24:29

回答 1查看 1.3K关注 0票数 7

这两个部门产生不同结果的原因是什么？我非常困惑，因为对于一些数字，它给出了相同的结果，而对于一些数字，它不是这样的。

>>> import numpy as np
>>> a, b = np.array([844]), np.array([8186])
>>> a.dtype, b.dtype
(dtype('int32'), dtype('int32'))
>>> np.true_divide(a, b, dtype=np.float32)
array([ 0.10310286], dtype=float32)
>>> np.true_divide(a, b, dtype=np.float64)
array([-12.66666667]) # different result
>>> np.true_divide(a, b, dtype=np.float32).astype(np.float64)
array([ 0.10310286])

>>> a, b = np.array([1]), np.array([2])
>>> np.true_divide(a, b, dtype=np.float32)
array([ 0.5], dtype=float32)
>>> np.true_divide(a, b, dtype=np.float64)
array([ 0.5]) # same results

在windows x64，Python3.5和3.6 x64，numpy 1.13.1上测试。

编辑:这是一个numpy错误，已经修复(https://github.com/numpy/numpy/pull/9469)。

type-conversion

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2017-07-24 12:01:37

这是一个bug in numpy。虽然这个问题应该在2015年就已经解决了，但看起来它仍然在制造问题。

当由于强制转换而导致类型签名解析失败时，true_divide将输入强制转换为int8

>>> np.int8(844) / np.int8(8186)
-12.666667

>>> np.true_divide(844, 8186, dtype=np.float64)
-12.666666666666666

您只会得到介于-128和127之间的数字的正确结果，因为这是int8中可用的范围。

作为一种解决方法，您可以指定完整的签名，而不仅仅是返回类型：

>>> np.true_divide(844, 8186, signature='ii->d')  # int32, int32 -> float64
0.10310285853896897

>>> np.true_divide(844, 8186, signature=(np.int32, np.int32, np.float64))
0.10310285853896897

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/45278112

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