Python RuntimeWarning：长标量中遇到溢出

我是编程新手。在我最新的 Python 2.7 项目中，我遇到了以下问题：

RuntimeWarning：long_scalars 中遇到溢出

有人可以详细说明这意味着什么以及我可以做些什么来解决这个问题吗？

代码运行完毕，但我不确定忽略警告是否是个好主意。

它发生在附加过程中，例如：

SomeList.append(VeryLongFormula)

这是发出相同警告的示例：

import numpy as np
np.seterr(all='warn')
A = np.array([10])
a=A[-1]
a**a

yields

RuntimeWarning: overflow encountered in long_scalars

在上面的例子中，发生这种情况是因为a属于 dtypeint32，以及存储在一个中的最大值int32是 2**31-1。自从10**10 > 2**32-1，求幂得到的数字大于可以存储在中的数字int32.

请注意，您不能依赖np.seterr(all='warn')捕获所有溢出 numpy 中的错误。例如，在 32 位 NumPy 上

>>> np.multiply.reduce(np.arange(21)+1)
-1195114496

在 64 位 NumPy 上：

>>> np.multiply.reduce(np.arange(21)+1)
-4249290049419214848

两者都失败且没有任何警告，尽管这也是由于溢出错误造成的。正确答案是21！等于

In [47]: import math

In [48]: math.factorial(21)
Out[50]: 51090942171709440000L

根据 numpy 开发者 Robert Kern 的说法,

与真正的浮点错误不同（其中硬件 FPU 设置 旗帜 每当它执行溢出的原子操作时），我们需要 自己实现整数溢出检测。我们这样做 这 标量，但不是数组，因为实现起来太慢 为了 数组上的每个原子操作。

所以你有责任选择合适的dtypes以免操作溢出。