我正在使用按位左移运算符创建一个 numpy 数组。
例如,我创建了数组 p,其中数组的形状与矩阵 a 的形状相同,即 (23,):
>>> import numpy
>>> a = numpy.array([0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,1,1,1,0,0,0,0,0,1,0,0,1,1])
>>> p = 1 << arange(a.shape[-1] - 1) #left shift
结果正如预期的那样:
>>> p
array([ 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64,
128, 256, 512, 1024, 2048, 4096, 8192,
16384, 32768, 65536, 131072, 262144, 524288, 1048576,
2097152])
但是,如果我们增加数组的大小,让我们说 (70,):
>>> p
array([ 1, 2, 4,
8, 16, 32,
64, 128, 256,
512, 1024, 2048,
4096, 8192, 16384,
32768, 65536, 131072,
262144, 524288, 1048576,
2097152, 4194304, 8388608,
16777216, 33554432, 67108864,
134217728, 268435456, 536870912,
1073741824, 2147483648, 4294967296,
8589934592, 17179869184, 34359738368,
68719476736, 137438953472, 274877906944,
549755813888, 1099511627776, 2199023255552,
4398046511104, 8796093022208, 17592186044416,
35184372088832, 70368744177664, 140737488355328,
281474976710656, 562949953421312, 1125899906842624,
2251799813685248, 4503599627370496, 9007199254740992,
18014398509481984, 36028797018963968, 72057594037927936,
144115188075855872, 288230376151711744, 576460752303423488,
在顶部,您可以看到,当它从 1,2,4,8 增加时,..... 变为负数,然后变为 0,最终变为 16。
如果我单独进行,则情况并非如此:
>>> 1<<70
1180591620717411303424
那么,我该怎么做才能使数组的元素具有对应于 的值1<<x,其中 x 是一个大数字(大于 70)?
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