如何在Numpy中启用整数溢出警告

在进行数据处理时，遇到整数溢出是一个常见的问题。在一些情况下，整数溢出会导致程序崩溃或得到错误的结果。因此，在Numpy中启用整数溢出警告可以帮助我们更好地识别潜在的问题并采取相应的措施。

首先，让我们看一个简单例子。我们将创建两个非常大的整数，并将它们相加。

import numpy as np

a = np.array([2**30])
b = np.array([2**30])

c = a + b
print(c)

这段代码将得到输出如下：

[0]

我们期望的结果是[2 ** 31]，但实际上得到的却是整数溢出后的0。这在大多数情况下都是不希望看到的结果。因此，我们可以启用整数溢出警告来快速识别这种问题。我们可以使用Numpy的seterr函数来控制警告的输出行为。

import numpy as np

np.seterr(over='warn')

a = np.array([2 ** 30])
b = np.array([2 ** 30])

c = a + b
print(c)

这段代码则得到输出如下：

C:\Users\*****\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\ipykernel_launcher.py:3: RuntimeWarning: overflow encountered in add
  This is separate from the ipykernel package so we can avoid doing imports until
[0]

我们可以看到，Numpy在整数溢出时发出了一个警告。这个警告可以帮助我们快速发现问题并及时采取措施。

除了启用整数溢出警告外，我们还可以使用Numpy的astype函数在进行数据类型转换时避免出现整数溢出的问题。例如，我们可以使用astype将整数转换为更大的数据类型，以避免整数溢出。

import numpy as np

a = np.array([2 ** 30], dtype=np.int32)
b = np.array([2 ** 30], dtype=np.int32)

c = a + b
print(c)

a = a.astype(np.int64)
b = b.astype(np.int64)

c = a + b
print(c)

这段代码将得到两个输出：