的Python（NumPy的和SciPy的）计算与大整数

Question

我一直在尝试使用Python来计算使用“梳”功能在SciPy的包概率。代码如下：

p = 0 
for k in np.arange(8) + 1: 
    p += comb(8,k, exact = True)*k*8**(2*(2-k))*k**(2*k) 
    print(p) ## used to check the value of p in each iteration 
p /= 2**59 

但是，我得到的结果为南。以下是P的值，每次迭代：结果：

8.881784197e-16 
2.44249065418e-15 
5.76210086589e-15 
1.35336620383e-14 
3.16282379379e-14 
-5.16631424912e-15 
-5.20085316827e-15 
nan 

要使其工作，我试图做师在每次迭代：

p = 0 
for k in np.arange(8) + 1: 
    p += comb(8,k, exact = True)*k*8**(2*(2-k))*k**(2*k)/ 2**59 
    print(p) 

但这并没有帮助，和我仍然有楠到底：

8.881784197e-16 
2.44249065418e-15 
5.76210086589e-15 
1.35336620383e-14 
3.16282379379e-14 
-5.16631424912e-15 
-5.20085316827e-15 
nan 

我假设这是由整数不同的表示引起：负值和男可能是由长期作为解释浮动造成的。事实上，当我一步一步的计算，它似乎工作：

In [155]: 
k = 8 
comb(8,k, exact = True)*k*8**(2*(8-k))*k**(2*k)/2**59 
Out[155]: 
0.00390625 

In [156]: 
k = 7 
comb(8,k, exact = True)*k*8**(2*(8-k))*k**(2*k)/2**59 + _ 
Out[156]: 
0.008122931679330314 

In [158]: 
k = 6 
comb(8,k, exact = True)*k*8**(2*(8-k))*k**(2*k)/2**59 + _ 
Out[158]: 
0.010721382431305493 
... 

任何想法如何解决这个问题？任何建议，非常感谢！

谢谢！

Answer 1

只要改变np.arange(8) + 1到range(1,9)。

补充说明：您遇到的问题是np.arange正在生成int32数字，最大值仅超过20亿。当你计算8**np.int_(-11)这被计算为1./(8**np.int_(11))，括号内的表达显着超过2十亿，所以你得到的溢出。

hth。