python + numpy: işleneni çok büyük olduğunda numpy.log neden bir özellik hatası atar?
np.log(math.factorial(21))
çalışan bir AttributeError: log atar. Neden? Bir ValueError veya bir çeşit UseYourHighSchoolMathsError hayal edebiliyordum, ama neden özellik hatası?
math.factorial(21) sonucu bir Python uzunluğundadır. numpy onu sayısal türlerinden birine dönüştüremez, dolayısıyla dtype=object olarak bırakır. Tekli ufunc'ların nesne dizileri için kullandıkları yol, nesnede aynı adın bir yöntemini çağırmayı denemeleridir. Örneğin. Python uzun üzerinde hiçbir .log() yöntem olduğundan
np.log(np.array([x], dtype=object)) <-> np.array([x.log()], dtype=object)
, sen AttributeError olsun.
Wow, bu bir çok şeyi açıklar. eşyalar –
math.log() işlevini tercih edin, bu iş uzun tamsayılarda bile geçerlidir.
NumPy, ilk önce argümanı skaler türlerinden birine dönüştürmeyi dener ve sonra NumPy'ye özgü özniteliğe erişmeye çalışır. math.factorial (21) 'numpy.uint64 'boyutundan farklıdır, bu nedenle NumPy skalar' a dönüştürülemez. Elbette NumPy * bir "ValueError" a atmalı! –
Ayrıca, [belirli değerler için işlev oluştururken python/numpy öğesindeki AttributeError] bölümüne bakın (/ questions/18833639/belirli bir değer için oluşturduğunda-false-false-false) – tripleee