在R[Inf]和Python中处理大数

Question

最近我在学习Python，这可能是我关于Python的第一篇文章。我对R也比较陌生，已经使用R一年了。我在学习Python时比较了这两种语言。如果这个问题太简单了，我很抱歉。在

我不确定为什么R输出Inf而python却没有。在

在R:

nchar(2^1500)
[1] 3
2^1500
[1] Inf

在Python中：

^{pr2}$

我有两个问题：

a）为什么R提供Inf而Python没有呢

b）我研究了How to work with large numbers in R?线程。似乎Brobdingnag可以帮助我们处理大量的数字。然而，即使在这种情况下，我也无法计算nchar。如何计算上述表达式，即R中的2^1500

2^Brobdingnag::as.brob(500)
[1] +exp(346.57)
> nchar(2^Brobdingnag::as.brob(500))
Error in nchar(2^Brobdingnag::as.brob(500)) : 
  no method for coercing this S4 class to a vector

Answer 1

回答您的问题：

a）他们使用不同的数字表示法。R中的大多数数字表示为双精度浮点值。这些都是64位长，在整个范围内提供大约15位精度，从-双.xmax到双.xmax，然后切换到有符号无限值。R有时也使用32位整数值。这些数据覆盖了大约+/-20亿的范围。R选择这些类型是因为它面向统计和数值方法，而这些方法很少需要比双精度给出的精度更高的精度。（他们通常需要更大的范围，但通常使用日志可以解决这个问题。）

Python更像是一个通用平台，MichaelChirico的评论中讨论了它的类型。在

b）除了Brobdingnag，gmp包还可以处理任意大的整数。例如

> as.bigz(2)^1500
Big Integer ('bigz') :
[1] 35074662110434038747627587960280857993524015880330828824075798024790963850563322203657080886584969261653150406795437517399294548941469959754171038918004700847889956485329097264486802711583462946536682184340138629451355458264946342525383619389314960644665052551751442335509249173361130355796109709885580674313954210217657847432626760733004753275317192133674703563372783297041993227052663333668509952000175053355529058880434182538386715523683713208549376
> nchar(as.character(as.bigz(2)^1500))
[1] 452

我想as.character()调用也需要Brobdingnag。在