Numpy 逐元素乘法(意外的整数溢出)

Numpy elementwise multiplication (unexpected integer overflow)

我正在使用 Python 3.7 和 numpy 1.15.2,并且遇到了我不理解的元素乘法行为。以下是我的直觉:

import numpy as np
a = np.array([[30000,4000]])
b = np.array([[70000,8000]])
np.multiply(a,b)

给予

array([[2100000000,32000000]])

然而,当我这样做时

a = np.array([[30000,40000]])
b = np.array([[70000,80000]])
np.multiply(a,b)

我明白了

array([[ 2100000000, -1094967296]])

我猜结果应该是array([[ 30000*70000, 40000*80000]])。负数从何而来?我应该怎么做才能得到预期的数组?

看起来 numpy 默认情况下将纯数字解释为 np.int32(范围从 -231 ... 231 - 1), 这将溢出 40000*80000, 因为 3200000000 > 2**31 - 1 (= 2147483647):

import numpy as np

a = np.array([[30000,40000]])
b = np.array([[70000,80000]])
np.multiply(a,b)
Out: array([[ 2100000000, -1094967296]])

type(a[0][0])
Out: numpy.int32

您可以通过明确设置更适合的数据类型来解决此问题:

a = np.array([[30000,40000]], dtype=np.int64)
b = np.array([[70000,80000]], dtype=np.int64)
np.multiply(a,b)
Out: array([[2100000000, 3200000000]], dtype=int64)

a = np.array([[30000,40000]], dtype=np.uint32)
b = np.array([[70000,80000]], dtype=np.uint32)
np.multiply(a,b)
Out: array([[2100000000, 3200000000]], dtype=uint32)