numpy.uint（）：将浮点数转换为 uint 给出 [完全] 不同的大数字结果-解网

问：

我正在试验和numpy.uint()numpy.around()

这是我所做的：

>>> matrix = np.matrix([-32, -32.0, -3.91886975727153e-15])
>>> matrix
    matrix([[-3.20000000e+01, -3.20000000e+01, -3.91886976e-15]])
>>> np.uint(matrix)
...         
    matrix([[4294967264, 4294967264,          0]], dtype=uint32)
>>> np.around(matrix)
...                         
    matrix([[-32., -32.,  -0.]])
>>> np.uint(np.around(matrix))
...                         
    matrix([[4294967264, 4294967264,          0]], dtype=uint32)

同样的情况发生，但值不同：np.uint8np.uint16

np.uint8(np.around(matrix))
matrix([[224, 224,   0]], dtype=uint8)

np.uint16(np.around(matrix))                        
matrix([[65504, 65504,     0]], dtype=uint16)

为什么 uint 函数会以这种方式工作？

python 数组 numpy 浮点 uint

将负值转换为无符号整数目前会导致 Numpy 中出现未定义的行为（尽管该值通常被 -1 转换为目标整数类型，通常与平台相关）。在这种情况下，我们尝试了尽可能多的警告，但在极少数情况下，它没有消息。请检查您使用的是最新版本的 Numpy，并请注意警告。我们还假设用户不要进行没有任何意义的转换（尽管当向此类转换函数提供意外值时，可能会发生这种情况）。2**32-1

0赞 Qwerth 7/22/2023

@Swifty，是的，从预期结果来看。现在我明白了 beetwen 的区别以及为什么 uint 给出这些结果（这实际上在我的计算机上是可预测的）。@JérômeRichard，我使用的是numpy 1.24.1版本，如果你的意思是Python警告，我没有得到任何警告。intuint

0赞 Sam Mason 7/23/2023

@Qwerth“未定义的行为”是一个常用术语，但可能值得一查。值得弄清楚是什么定义了你看到的行为，以及你是否关心什么时候不适用。具体来说，这是由于流行的 CPU 使用 2 的补码整数运算

答： 暂无答案

上一个：在 Python 和 NumPy 中量化正态分布的浮点数

下一个：sklearn.preprocessing.PowerTransformer 为不同的输入返回相同的值。我该如何处理？

numpy.uint（）：将浮点数转换为 uint 给出 [完全] 不同的大数字结果

numpy.uint(): transform float to uint gives [Totally] different results with large numbers

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