为什么当x在numpy中增加时，2上升到x会给出负值？

Question

Numpy将包含提升为自然数的2的列表的数组作为负值。2怎么可能被提升到正数，比如1000是负数？你知道吗

我有一个数组'x'，我们用来绘制从1到n的x轴值。 对于数组x中的每个值，我们取x**（2**x），即x提升到（2提升到x），并将其用作y轴值。你知道吗

情形1：对于x∈[1，50）

我使用了下面的代码，输出是正确的，因为的输出中没有负值np.功率（2，x）。你知道吗

x = np.array([x for x in range(1, 50)])

print(np.power(2, x))
x2x =  np.power(x, np.power(2, x)) 


plt.plot(x, x, label = 'f(n) = n')
plt.plot(x, x2x, label = 'f(n) = x**(2**x)')

plt.legend()
plt.show()

输出：

Link to output

情形2：对于x∈[1100]

我使用了下面的代码，并且在的输出中有负值np.功率（2，x）等等np.功率（十），np.功率（2，x））

x = np.array([x for x in range(1, 100)])

print(np.power(2, x))
x2x =  np.power(x, np.power(2, x)) 


plt.plot(x, x, label = 'f(n) = n')
plt.plot(x, x2x, label = 'f(n) = x**(2**x)')

plt.legend()
plt.show()

输出：

Link to output

如果x总是正数且不递减，而2是常量且为正数，那么为什么在numpy中2被提升为正数而得到负输出？你知道吗

Answer 1

整数可能溢出了。32位整数只能包含高达~2.1b的值，如果溢出，它将返回负数。你知道吗

设置dtype=int64可以解决您的问题。如果不是，就使用python整数（dtype=object）。它们的效率不高，但它们可以容纳尽可能多的数据。你知道吗