大多數使用python，我已經被寵壞了，不必擔心整數溢位。現在我正在使用numpy，我不得不再次擔心它。我想numpy在溢位的情況下出錯，但它似乎不適用於int64。得到numpy警告整數溢位
import numpy
numpy.seterr(all='raise')
print("".format(numpy.prod([10]*50)))
# -5,376,172,055,173,529,600
print("".format(numpy.int64(3200000000) * numpy.int64(3200000000)))
# -8,206,744,073,709,551,616
print("".format(numpy.int32(320000) * numpy.int32(320000)))
# floatingpointerror: overflow encountered in int_scalars -- finally getting an error!
我可以隨時新增dtype=object來解決這些問題，但我認為int64的不夠好大部分時間，它是太可怕了，它可以在這個硬故障檢測方法。
為什麼seterr只能用於int32？我可以使它適用於int64嗎？
的numpy.seterr文件，我可以找到這可能暗示，這可能是為什麼的情況下的唯一部分是下列短文：
注意整數標量操作型別(如int16)是 處理像浮點，並受這些設定的影響。
但data type文件中沒有提示int32和int64在概念上有所不同。不確定int64是否被認為是「整數標量型別」。
2015-08-14
dan+3
看起來像乙個numpy的bug;請參閱奇怪的是，列印(numpy.int64(2 ** 63-1)* numpy.int64(2))*會在我的系統上引發異常(ubuntu 14.04，python 2.7.6，numpy 1.8.2)，但是您的示例顯示了小車行為。 –
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整數溢位，如何判斷整數溢位
c語言中存在兩類整數算術運算，有符號運算和無符號運算。在無符號運算裡，沒有了符號位，所以是沒有溢位的概念的。所有的無符號運算都是以2的n次方為模。如果算術運算子的乙個運算元是有符號書，另乙個是無符號數，那麼有符號數 會被轉換為無符號數 表示範圍小的總是被轉換為表示範圍大的 那麼溢位也不會發生。但是，...
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