为什么在某些情况下覆盖时 math.infinity 会变成一个大的负整数？

Question

我想为最小查找算法覆盖一些数组值。对于这些示例，我希望将第一行的值替换为math.inf.

它在 example 中工作正常c，但我不明白aand 中发生了什么b：

import numpy as np
import math

a = np.repeat(0, 9).reshape((3, 3))
a[0, :] = np.ones((3,)) * math.inf
print(a)

b = np.arange(9).reshape((3, 3))
b[0, :] = np.ones((3,)) * math.inf
print(b)

c = np.empty((3, 3))
c[0, :] = np.ones((3,)) * math.inf
print(c)

输出：将无穷大显示为 example 中的行条目c，但-9223372036854775808在 examplea和 中b。

为什么覆盖现有输出时会产生影响？

Answer 1

repeat和 的整数文字参数arange导致返回的数组具有整数类型。没有empty类似的文字参数，dtype而是有一个参数，默认为float类型。

请参阅以下0.0内容9.0：

import numpy as np
import math

a = np.repeat(0.0, 9).reshape((3, 3))
a[0, :] = np.ones((3,)) * math.inf
print(a)

b = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
b[0, :] = np.ones((3,)) * math.inf
print(b)

[[inf inf inf]
 [ 0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.]]
[[inf inf inf]
 [ 3.  4.  5.]
 [ 6.  7.  8.]]

至于为什么-9223372036854775808：

to转换使用cvttsd2sifloat指令，该指令返回 1 后跟 63 个零来表示错误：integer

如果转换结果超出有符号四字整数的范围限制（在 64 位模式下且 REX.W/VEX.W/EVEX.W = 1），则会引发浮点无效异常，并且如果此异常被屏蔽，返回不定整数值 (80000000_00000000H)。

如果将其解释为 2 的补码整数，则对应于-2^63 = -9223372036854775808。