为什么 (2^31) >> 32 不是 0？

Question

我的问题是

np.array([2**31], dtype=np.uint32) >> 32

不是 return 0，而是 return array([2147483648], dtype=uint32)。

也是如此

np.right_shift(np.array([2**31], dtype=np.uint32), 32)

（所以我相信这就是 >> 的实现方式）。

有趣的是，所有这些替代方案似乎都按预期工作，return某种 0:

print(
    2**31 >> 32,
    np.uint32(2**31) >> 32,
    np.array(2**31, dtype=np.uint32) >> 32,
    np.right_shift(2**31, 32),
    np.right_shift([2**31], 32),
    np.right_shift(np.uint32(2**31), 32),
    np.right_shift(np.array(2**31, dtype=np.uint32), 32),
)

特别是，表示 2147483648 和 [2147483648] 的 Numpy 数组有何不同？

我在 JavaScript (Why does << 32 not result in 0 in javascript?) and C++ (Weird behavior of right shift operator (1 >> 32), ) 中看到过这个问题，但在 Python/Numpy 中还没有看到。事实上，Python 和 Numpy 文档似乎都没有记录这种行为：

Answer 1

虽然没有记录，但 numpy 主要是在 C 中实现的，并且 C（和 C++）中的移位运算符没有为大于或等于位数的移位定义。所以结果可以是任意的。

如果您查看有效示例的类型，您就会明白它们为何有效：

print(
    type(2**31 >> 32),
    type(np.uint32(2**31) >> 32),
    type(np.array(2**31, dtype=np.uint32) >> 32),
    type(np.right_shift(2**31, 32)),
    np.right_shift([2**31], 32).dtype,
    type(np.right_shift(np.uint32(2**31), 32)),
    type(np.right_shift(np.array(2**31, dtype=np.uint32), 32)),
)

<class 'int'> <class 'numpy.int64'> <class 'numpy.int64'> <class 'numpy.int64'> int64 <class 'numpy.int64'> <class 'numpy.int64'>

第一个使用 Python 自己的 int 类型，而其他的都转换为 numpy.int64，其中 32 位移位的行为是正确的。这主要是由于标量（零维）数组的行为不同。在 list 的情况下，numpy 的默认整数类型是 not numpy.uint32.

另一方面

print((np.array([2**31], dtype=np.uint32) >> 32).dtype)

uint32

所以你运行进入这里的未定义行为。

为什么 (2^31) >> 32 不是 0？

Why is (2^31) >> 32 not 0?

python

arrays

numpy

bit-shift