numpy 1.21.3版本np.sum求和结果错误是什么原因，如何修复

问题根因 #

这不是numpy版本bug，属于整型溢出导致的计算异常。
numpy创建数组未指定dtype参数时，会根据输入数值和运行环境自动匹配整型精度：

• 32位有符号整型（int32）最大可存储数值为2147483647，你本次计算的正确求和结果4831444992远超过该上限，累加过程中发生数值回绕，最终输出错误结果536477696
• Coursera运行环境默认给数组匹配的是64位有符号整型（int64），最大可存储9223372036854775807，完全可以容纳本次求和结果，因此输出正常

修复方案 #

两种方案任选其一即可：

• 创建数组时手动指定高精度整型

import numpy as np
a = np.array([75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328,
              75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328,
              75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328,
              75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328,
              75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328,
              75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328,
              75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328,
              75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328, 75491328], dtype=np.int64)
print(np.sum(a))

• 调用求和方法时指定累加精度

# 不需要修改原数组定义，求和时指定dtype即可
print(np.sum(a, dtype=np.int64))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gold_Leaf