嘗試在 Jupyter 筆記本中進(jìn)行一些計(jì)算時(shí)。2我嘗試使用**或使用來(lái)提高數(shù)組的 次方np.power。兩者都會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的結(jié)果?？赡苁鞘裁磫?wèn)題？如果我運(yùn)行一個(gè)數(shù)字，計(jì)算是正確的。
3 回答
收到一只叮咚
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這是因?yàn)槟臄?shù)組的數(shù)據(jù)類型uint8只能存儲(chǔ) 8 位數(shù)字，即 0-255。在那之后，溢出發(fā)生并且你的結(jié)果被包裹起來(lái)，這讓你成為x mod 256的代表x。例如，62*62=3844由于 3844 不能容納在 8 位中，因此您得到的結(jié)果是 4，即3844 mod 256. 因此，為了獲得正確的結(jié)果，您需要將數(shù)據(jù)類型更改為更長(zhǎng)的類型，例如int. 嘗試這個(gè)：
image.astype(np.int)**2
讓我知道是否有幫助。
叮當(dāng)貓咪
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您的數(shù)組是 uint-8 類型，它是一個(gè) 8 位整數(shù)。計(jì)算沒(méi)問(wèn)題——你看到的是溢出。
例如：
np.uint8(20) * np.uint8(20)
輸出：
/usr/local/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: RuntimeWarning:
overflow encountered in ubyte_scalars
144
一只斗牛犬
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一點(diǎn)背景。
當(dāng)你說(shuō)：
如果我運(yùn)行一個(gè)數(shù)字 - 計(jì)算是正確的
您可能的意思是您正在使用 python 內(nèi)置int類型。Pythonint中的 是任意精度，這意味著將分配盡可能多的存儲(chǔ)字節(jié)以保存數(shù)據(jù)項(xiàng)而不會(huì)溢出。
當(dāng)您使用 NumPy 數(shù)組時(shí)，情況并非如此，因?yàn)樗鼈儽粚?shí)現(xiàn)為一系列值，這些值在內(nèi)存中相鄰存儲(chǔ)并定期間隔 - 您無(wú)法使其中一個(gè)值需要更多字節(jié)，因?yàn)樗鼰o(wú)處可去“生長(zhǎng)”。所以每個(gè) NumPy 數(shù)組都有一個(gè)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)類型，該數(shù)據(jù)類型在創(chuàng)建數(shù)組時(shí)使用，并且其中的所有值都具有此數(shù)據(jù)類型。
使用 NumPy 數(shù)組執(zhí)行操作時(shí)，輸出數(shù)據(jù)類型的長(zhǎng)度基于輸入中的數(shù)據(jù)類型。因?yàn)槟愕臄?shù)組image是 datatype np.uint8，（并且2是一個(gè)可以存儲(chǔ)在 a 中的值np.uint8），所以操作的結(jié)果image ** 2也是 datatype np.uint8，所以值溢出，因?yàn)樗鼈兂^(guò)了 2^8。
如果你這樣做：
image.astype(np.uint16) ** 2
這將使用 datatype 的輸入數(shù)據(jù)的臨時(shí)副本進(jìn)行操作np.uint16，因此輸出將是 datatype np.uint16，這足以存儲(chǔ)您需要的精度。
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