Python abs() 函数在负数上失败答案

【问题标题】：Python abs() function failing on negative numberPython abs() 函数在负数上失败
【发布时间】：2021-01-08 17:34:09
【问题描述】：

我在 linux 上使用 python3.6 工作，遇到了 abs() 函数的一个非常明显的故障。我的变量x 最终成为一个非常大的负数（可能是-inf），但绝对值abs() 函数仍然返回一个负数，这应该是不可能的。我通过在 abs() 的输入中添加 0.1 来快速修复我的代码，但是....我误解了应该如何使用 abs() 吗？

$> x
-9223372036854775808

$> abs(x)
-9223372036854775808

$> np.abs(x)
-9223372036854775808

$> abs(x+.1)
9.223372036854776e+18

$> np.abs(x+.1)
9.223372036854776e+18

编辑：在下面解决，但归结为 x 是 numpy.int64 而不仅仅是 int，我不知道。

【问题讨论】：

我无法在 MacOS High Sierra 上的 Python 3.6.3 中重现这一点。
我也尝试使用x= -9223372036854775808 然后abs(x) 重现它并产生了积极的结果
请指定您使用的 shell 和 Python 版本。这不会在 Python 3.8 或 2.7 中重现，无论是命令行执行程序还是 IDLE shell。
在 Ubuntu 20.04 中使用 python 3.8.5 和 ipython 对我来说很好。
print(x, type(x)) 显示什么？

标签： python python-3.x numpy python-3.6 absolute-value

【解决方案1】：

您没想过要提及它（我从您使用 np.abs 的测试中推断出来），但重要的是 x 是 numpy.int64（或等效的有符号 64 位类型）。 two's complement 中的那个特定值没有正等值，所以 abs 只是再次产生相同的值（它可以引发异常，但 numpy 坚持低水平在这种情况下返回原始值的 C 行为）。

首先将其转换为真正的 Python int，例如abs(int(x)) 它会起作用的。

解释为什么会这样工作：

-9223372036854775808 的位模式是0x8000_0000_0000_0000（只设置了最高位，下划线是为了便于阅读）。二进制补码否定是通过翻转所有位然后加一个进位的算法处理的，因此转换将0x8000_0000_0000_0000 更改为0x7fff_ffff_ffff_ffff（所有位翻转），然后添加1，它携带整个字段长度（因为除了高位之外的每一位都已设置），再次产生0x8000_0000_0000_0000。相同的位模式实际上对应于等于9223372036854775808 的无符号 64 位数量的位模式，但鉴于它被解释为有符号，它继续被解释为最负值，而不是比最正值高一个int64 值（不能表示为 int64）。

【讨论】：

这对我来说确实像一个 python 错误，不是很禅
@Chris_Rands：这不是 Python，而是numpy； Python abs 信任该类型的 __abs__ 方法来返回正确的值（它无法知道它真的是一个整数并且返回值在逻辑上是错误的）。并且numpy 比核心 Python 更“裸机，不惜一切代价实现性能”（根本不是那样）；在这样的情况下检查每一个数学运算是否溢出，2**64 - 1 值不需要它，而一个也许需要它（繁重的数字运算代码有时想要沉默溢出），减慢速度以获得最小的利益（如果有的话）。
@paradox：不是反对者之一，但我明白了； OP 忽略了告诉我们 x 是 numpy 类型。虽然我的心理调试能力非常棒，在这种情况下，我几乎 100% 确定它们是在目标上（如果我不是，我会限制自己发表评论），省略关键细节的问题（比如图书馆使用和变量的定义）没有提供minimal reproducible example，并且可以说是“坏的”。
@ShadowRanger 是的。我同意你的观点，OP 应该做得更好，为我们提供正确的上下文。
非常感谢您的回答！抱歉，我什至没有意识到 x 是 numpy.int64 而不仅仅是 int。我将编辑原始帖子以反映这一点