为何numpy.prod计算数组乘积结果不符合预期？

这是numpy默认整数类型的溢出问题。numpy创建数组时，默认会用int32类型（多数系统下为32位整数），而int32的最大值是2147483647。

当你计算8个元素的乘积时，结果5079110400已经超过int32的上限，导致数值溢出截断，最终返回错误结果。而之前7个元素的乘积390700800小于int32的最大值，所以计算正常。

方法1：指定numpy数组为64位整数类型 #

创建数组时显式声明dtype=np.int64，64位整数的最大值远大于你的计算结果，不会出现溢出：

import numpy as np
np.array([20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13], dtype=np.int64).prod()

执行后会返回正确结果5079110400。

方法2：使用Python原生计算 #

Python的原生int类型支持任意大的整数，不存在溢出问题。可以用functools.reduce结合乘法操作符计算：

from functools import reduce
import operator

reduce(operator.mul, [20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13], 1)

或者直接用循环实现：

nums = [20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13]
product = 1
for num in nums:
    product *= num
print(product)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gustavo