python + numpy: почему numpy.log выдает ошибку атрибута, если его операнд слишком большой?

Question

Бег

np.log(math.factorial(21))

бросает AttributeError: log. Это почему? Я мог бы представить ValueError или что-то вроде UseYourHighSchoolMathsError, но почему ошибка атрибута?

Answer 1

Результатом math.factorial(21) является длина Python.Numpy не может преобразовать его в один из числовых типов, поэтому он оставляет его как dtype=object.Способ, которым унарные уфунки работают с массивами объектов, заключается в том, что они просто пытаются вызвать метод с тем же именем для объекта.Например,

np.log(np.array([x], dtype=object)) <-> np.array([x.log()], dtype=object)

Поскольку в Python нет метода .log(), вы получите AttributeError.

Answer 2

Предпочитает функцию math.log(), которая выполняет работу даже с длинными целыми числами.