"OverflowError:Python int太大而无法转换为C long"在Windows上但不是mac

Question

我在Windows和Mac上运行完全相同的代码,使用python 3.5 64位.

在Windows上,它看起来像这样:

>>> import numpy as np
>>> preds = np.zeros((1, 3), dtype=int)
>>> p = [6802256107, 5017549029, 3745804973]
>>> preds[0] = p
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#13>", line 1, in <module>
    preds[0] = p
OverflowError: Python int too large to convert to C long

但是,此代码在我的Mac上运行正常.任何人都可以帮助解释为什么或为Windows上的代码提供解决方案？非常感谢!

Answer 1

您可以使用dtype=np.int64代替dtype=int

Answer 2

一旦你的数字大于sys.maxsize:你就会得到那个错误:

>>> p = [sys.maxsize]
>>> preds[0] = p
>>> p = [sys.maxsize+1]
>>> preds[0] = p
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
OverflowError: Python int too large to convert to C long

您可以通过检查确认:

>>> import sys
>>> sys.maxsize
2147483647

要获取具有更大精度的数字,请不要传递在幕后使用有界C整数的int类型.使用默认的浮点数:

>>> preds = np.zeros((1, 3))

Answer 3

谁能帮忙解释一下为什么

Numpy 数组通常*具有固定大小的元素，包括各种大小的整数、单精度或双精度浮点数、固定长度字节和 Unicode 字符串以及由上述类型构建的结构。

在 Python 2 中，python“int”相当于 C long。在Python 3中，“int”是任意精度类型，但numpy在创建数组时仍然使用“int”来表示C类型“long”。

C long 的大小取决于平台。在 Windows 上它始终是 32 位的。在类 Unix 系统上，32 位系统上通常为 32 位，64 位系统上通常为 64 位。

或者给出windows上代码的解决方案？非常感谢！

选择大小与平台无关的数据类型。您可以在https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.scalars.html#arrays-scalars-built-in找到该列表， 最明智的选择可能是 np.int64

* Numpy 确实允许使用 python 对象数组，但我不认为它们被广泛使用。