Python 的整数与 Numpy 的数据溢出

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Python 的整数与 Numpy 的数据溢出

某位 A 同学发了我一张截图,问为何结果中出现了负数? 看了图,我第一感觉就是数据溢出了.数据超出能表示的最大值,就会出现奇奇怪怪的结果. 然后,他继续发了张图,内容是 print(100000*208378),就是直接打印上图的 E[0]*G[0],结果是 20837800000,这是个正确的结果. 所以新的问题是:如果说上图的数据溢出了,为何直接相乘的数却没有溢出? 由于我一直忽视数据的表示规则(整型的上限是多少?),而且对 Numpy 了解不多,还错看了图中结果,误以为每一个数据都是错误的…

数据科学速查手册（包括机器学习，概率，微积分，线性代数，python，pandas，numpy，数据可视化，SQL，大数据等方向）

介绍:https://redstonewill.com/2372/ 项目网址:https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets…

Python/Numpy大数据编程经验

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点. 2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array. 注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl…

Python程序数据溢出问题或出现 NAN 问题

[数据溢出问题] overflow:溢出 overflow:上溢 underflow:下溢数据溢出包括上溢和下溢. 上溢可以理解为:你想用一个int类型来保存一个非常非常大的数,而这个超出了int类型所能表示的最大的数的范围. 下溢同理:你要用double来表示一个非常非常小的数,超出它所能表示的最小数时,就会发生数据溢出错误. [如何避免Python程序下溢问题] 浮点数的下溢一般是由很多很小的数(如很多独立同分布数据的概率相乘)的连乘造成的,连乘后的数值有时候会达到负几十万个指数级.…

利用Python进行数据分析(5) NumPy基础: ndarray索引和切片

概念理解索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组一维数组的索引一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组二维数组的索引当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在…

【机器学习】--Python机器学习库之Numpy

一.前述 NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库.使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵. NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算.傅里叶变换和随机数生成等功能. 这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架. 二.具体应用 1.背景--为什么使用Numpy? a) 便捷: 对于同样的数值计算任务,使用…