我撰寫了這段代碼來計算時間積分： Q = (Q_max*(1 - (time/t_0 - 1)**2)) 我分析得出的。
import numpy as np
Q_max = 400 # W m-2
t_0 = 6*3600 # seconds
dt = 60 # seconds
time = np.arange(0,2*t_0,dt)
Q_integral_A = Q_max*((time)**2/(t_0) - (time)**3/(3*(t_0)**2))
但是，我發現 Q_integral_A 給出了錯誤的解決方案。在嘗試了很多東西之后，我發現執行以下操作會導致正確的解決方案（將第二個“時間”除以 1）：
Q_integral_B = Q_max*((time)**2/(t_0) - (time/1)**3/(3*(t_0)**2))
這里發生了什么？為什么 Q_integral_A 和 Q_integral_B 有區別？
輸出截圖
使用的版本：Python 3.8.5 Numpy 1.20.3 Spyder 4.2.5
uj5u.com熱心網友回復：
我自己研究了問題，得到了相同的結果。所以起初time是一個int32，但是當你這樣做時time / 1它變成了float64。它本身不應該帶來問題，但time包含一些大數字，并將它們提高到 3 次方會導致溢位（這就是我得到的），但它不會影響浮動，因為它以不同的方式作業。
解決它只是通過dtype="int64" time = np.arange(0, 2*t_0, dt, dtype = "int64")，但它不會解決更大的數字的問題。
uj5u.com熱心網友回復：
我懷疑發生了什么是你在 Windows 上，所以：
time = np.arange(0,2*t_0,dt)
默認為dtype=np.int32，則/運算子導致提升為np.float64。
如果我使用，我可以重現您的錯誤
time = np.arange(0,2*t_0,dt, dtype=np.int32)
我敢打賭，如果您使用它，它將為您修復：
time = np.arange(0,2*t_0,dt, dtype=np.int64)
一般來說，你應該明確地使用dtypes. 如果只是為了獲得更多可重復的行為。
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