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Numpyで扱える整数型について

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次のページを見る限り、
Numpyで扱える整数型は
int64    (-9223372036854775808〜9223372036854775807)
が最長であると考えてよいのでしょうか?
(http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.types.html)
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回答 1

checkベストアンサー

+1

普通のPythonと同じように,最大値はありません.
ただし条件があります.
このようなテストコードでわかります.

import numpy

x = numpy.array([0, 1])
print x.dtype
y = numpy.append(x, 18446744073709551615+1)
print y.dtype

# No Problem
x[0] = 9223372036854775807
# OverflowError
x[1] = 18446744073709551615+1
array関数やappend関数などで初期化する時に,型が決まります.
私の環境では,配列xはint64型となり,配列yはobject型(桁数が無制限のもの)になりました.

さて,int64型の所にこの型で扱える値より大きな値を入れようとするとオーバーフローとなります.
NumPyの配列はC言語の配列のようにメモリ上で連続して確保されるため,
途中で型を変更(拡張)することができないからです.
(正確には,コードをCに変換してるというのが正しいです)

ただし,メモリ上に連続して確保してあるという制約があるので,
計算速度を向上させることができるというメリットも有ります.
柔軟性と速度性能はトレードオフになることが多いです.

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  • 2015/08/02 12:27 編集

    私の環境では、配列xはint32型、配列yはobject型となりました。

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