使用 numpy arange 看似不一致的 RuntimeWarning答案

【问题标题】：Seemingly inconsistent RuntimeWarning using numpy arange使用 numpy arange 看似不一致的 RuntimeWarning
【发布时间】：2020-09-14 15:03:35
【问题描述】：

当我的朋友运行以下代码时，它会发出 RuntimeWarning 并返回“inf”。但是，如果我运行相同的代码，它会在没有警告的情况下执行并返回一个值。

import numpy as np
total = 0
k = 10**6
arr = np.arange(k, 0, -1)
for i in arr:
    total += 1/(i**2)
print(total)

这是她的输出：

\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:7: RuntimeWarning: divide by zero encountered in long_scalars
  import sys
inf

用内置的 range() 替换 np.arange() 解决了这个问题，她得到了和我一样的输出。

我的问题是：是什么导致她的输出与我的输出不一致？此外，为什么她在使用 np.arange 与 range 时会看到差异，而对我来说输出是相同的？

我们都通过 Anaconda 使用 python 3.7.4，在 64 位 Windows 10 上使用 numpy 1.16.5。

【问题讨论】：

首先使用print() 查看arange() 和range() 的值。
同样的问题 W10 x64 Python 3.7
它在 LInux Mint（64 位）、Python 3.7.7（64 位）、numpy 1.18.4（没有 Anaconda）上都能正常工作。相同的 Python 2.7.17（64 位），numpy 1.16.6 你在两台电脑上都使用64-bit Python 吗？
@furas 刚刚检查过。我们都在使用64-bit Python。
@furas 打印似乎为 arange() 和 range() 显示相同的值，当然只是将 arange() 作为一个 numpy 数组。

【解决方案1】：

它与创建 arr 时 Numpy 推断出的数据类型有关。对我来说，Numpy 推断我想要 np.int32 并且它不足以容纳 (10**6)**2 所以你最终得到一个 inf 值。

如果您明确将数据类型声明为np.float64，问题就会自行解决。

arr = np.arange(k, 0, -1, dtype=np.float64)

【讨论】：

谢谢，这确实解释了她的问题。但我不明白为什么我没有看到相同的行为。使用相同版本的 numpy，为什么 numpy 会明显推断出我和我朋友之间的不同数据类型？
@L.N.M 你得到了什么价值？
1.6449330668487263 @DrBwts
我必须承认这很奇怪。对于 W10 x64 机器，默认值应为 int32，即 c long int，而不是您的机器似乎正在使用的 c long long int。