为什么递归加法在python中产生负数？

如何解决为什么递归加法在python中产生负数？

我一直在研究Python中的一个函数，该函数查找数组中所有元素从其各自的索引到数组开头的总和。 例： 输入：[2,14,17,36]

输出：[2,14+2,17+14+2,36+17+14+2]

这是代码。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
arr = []
a = np.array([2,4,1,5,5])
def rolling_sum(x):
    total = 0
    values = []
    for i,j in enumerate(x):
        total = total+j 
        values.append(total)
    if total <= 2000000000:
        arr.append(values)
        return rolling_sum(values)
    else:
        return values
rolling_sum(a)
for i in arr:
    plt.plot(i)

检查arr变量会发现其中有负数，甚至可以从图中清楚地看到它。请为什么这样呢？ 这就是我的图的样子 image

解决方法

与具有无限大小的常规Python int64类型相比，NumPy数组使用固定大小的整数类型（例如int）。

它们具有可以表示的最大值。尝试添加一个大于该最大值的值会导致溢出，对于带符号整数类型，这很可能导致值为负。

请参见Often big numbers become negative

例如，int32类型的最大值是2 ³¹ −1 = 2147483647，对其加1得出的最小值是-2 ³¹ = -2147483648。对于int64类型，这些值要大得多； 9223372036854775807和−9223372036854775808根据您的实现（即，默认情况下NumPy使用哪种类型）和您使用的输入，您可能会或可能不会看到此行为。

在您的情况下，与Python列表相比，您似乎没有使用NumPy数组提供的任何功能，因此您可以只使用a = [2,4,1,5,5]并依靠Python为您处理无限的大整数。

,

执行代码时，请注意警告：

RuntimeWarning: overflow encountered in long_scalars
    total = total+j

这是因为numpy有时默认为np.int32（取决于操作系统是32/64位，而已安装的Python解释器是32/64位，显然是较低的）。在这种情况下，大量数字将溢出，因此它们会包裹负数。

这很容易解决，只需提供dtype=np.int64：

a = np.array([2,5],dtype=np.int64)

可以通过添加以下内容来确认：

from itertools import chain

print(len(list(filter(lambda n: n < 0,chain.from_iterable(arr)))))

这使arr变平并计算有多少个负数。使用原始代码，输出为

RuntimeWarning: overflow encountered in long_scalars
  total = total+j
5

添加dtype=np.int64后的输出为

0