我的问题是
np.array([2**31], dtype=np.uint32) >> 32
不返回 0,而是返回 array([2147483648], dtype=uint32)。
np.right_shift(np.array([2**31], dtype=np.uint32), 32)
(所以我相信这就是 >>> 的实现方式)。
有趣的是,所有这些替代方案似乎都按预期工作,返回某种 0:
print(
2**31 >> 32,
np.uint32(2**31) >> 32,
np.array(2**31, dtype=np.uint32) >> 32,
np.right_shift(2**31, 32),
np.right_shift([2**31], 32),
np.right_shift(np.uint32(2**31), 32),
np.right_shift(np.array(2**31, dtype=np.uint32), 32),
)
特别是,表示 2147483648 和 [2147483648] 的 Numpy 数组有什么不同?
我在 JavaScript(Why does << 32 not result in 0 in javascript?)和 C++(Weird behavior of right shift operator (1 >> 32)、Why is `int >> 32` not always zero?)中看到过这个问题,但在 Python/Numpy 中还没有看到。事实上,Python 和 Numpy 文档似乎都没有记录这种行为:
最佳答案
虽然没有记录,但 numpy 主要是在 C 中实现的,并且 C(和 C++)中的移位运算符没有为大于或等于位数的移位定义。所以结果可以是任意的。
如果您查看有效示例的类型,您就会明白它们为何有效:
print(
type(2**31 >> 32),
type(np.uint32(2**31) >> 32),
type(np.array(2**31, dtype=np.uint32) >> 32),
type(np.right_shift(2**31, 32)),
np.right_shift([2**31], 32).dtype,
type(np.right_shift(np.uint32(2**31), 32)),
type(np.right_shift(np.array(2**31, dtype=np.uint32), 32)),
)
<class 'int'> <class 'numpy.int64'> <class 'numpy.int64'> <class 'numpy.int64'> int64 <class 'numpy.int64'> <class 'numpy.int64'>
第一个使用 Python 自己的 int 类型,而其他的都转换为 numpy.int64,其中 32 位移位的行为是正确的。
这主要是由于标量(零维)数组的行为不同。在 list 的情况下,numpy 的默认整数类型不是 numpy.uint32。
另一方面
print((np.array([2**31], dtype=np.uint32) >> 32).dtype)
uint32
所以你在这里遇到了未定义的行为。
关于python - 为什么 (2^31) >> 32 不是 0?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55097508/
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