Overflowerror math range error python

Output

Input value is greater than allowed limit >>>

Solution 2

If the input value is not reliable, the other way this error can be treated is by using the form of try-except. Add the corresponding code to the try block. If the error happens then catch the error and take the alternative decision to proceed.

This way, this overflow exception will be handled in the code. The code below shows how to handle the overflow error in the python program using try and except.

pythonexample.py

import math try: answer=math.exp(1000) except OverflowError: answer = float('inf') print(answer)

Источник

[Solved] Easily Overflowerror: Math Range Error

A programmer in Python encounters many errors, one of which is ‘overflowerror: math range error.’ This error happens because any variable which acts as an operand and holds data in any form has a maximum limit to store the data. Thus, when the program written by the programmer tries to exceed those limits in any arithmetic or mathematical or any other operation, we get ‘overflowerror: math range error’. Nevertheless, there are ways you can deal with this error, and we will discuss those ways in this article.

Let us see an example of ‘overflowerror: math range error’ to understand how this error occurs. We will take an example in which we write a simple code for carrying out the calculation of exponential value.

import math x = int(input("Enter value of x: ")) y = math.exp(x) print(y)

Enter value of x: 2000 Traceback (most recent call last): File "C:\testcode.py", line 3, in y = math.exp(x) OverflowError: math range error

As you can see from the above example, we have declared a variable ‘x’ and assigned a value to it by taking user input. Further, we use this variable as the exponential power. Although the value computed in this case is way more than a variable can hold, the data type limit is 709, and we have exceeded the limit by taking 2000. Therefore this code throws an ‘overflowerror: math range error’. So now we have seen how this error occurs. Further, let’s see how you can solve this kind of error.

Источник

Что означает ошибка OverflowError: math range error

Ситуация: для научной диссертации по логарифмам мы пишем модуль, который будет возводить в разные степени число Эйлера — число e, которое примерно равно 2,71828. Для этого мы подключаем модуль math, где есть нужная нам команда — math.exp(), которая возводит это число в указанную степень.

Нам нужно выяснить различные значения числа в степени от 1 до 1000, чтобы потом построить график, поэтому пишем такой простой модуль:

# импортируем математический модуль import math # список с результатами results = [] # перебираем числа от 1 до 1000 for i in range(1000): # добавляем результат в список results.append(math.exp(i)) # и выводим его на экран print(results[i-1])

Но при запуске кода компьютер выдаёт ошибку:

❌ OverflowError: math range error

Что это значит: компьютер во время расчётов вылез за допустимые границы переменной — ему нужно записать в неё большее значение, чем то, на которое она рассчитана.

Когда встречается: во время математических расчётов, которые приводят к переполнению выделенной для переменной памяти. При этом общий размер оперативной памяти вообще не важен — имеет значение только то, сколько байт компьютер выделил для хранения нашего конкретного значения. Если у вас, например, 32 Гб оперативной памяти, это не поможет решить проблему.

Что делать с ошибкой OverflowError: math range error

Так как это ошибка переполнения, то самая частая причина этой ошибки — попросить компьютер посчитать что-то слишком большое.

Чтобы исправить ошибку OverflowError: math range error, есть два пути — использовать разные трюки или специальные библиотеки для вычисления больших чисел или уменьшить сами вычисления. Про первый путь поговорим в отдельной статье, а пока сделаем проще: уменьшим диапазон с 1000 до 100 чисел — этого тоже хватит для построения графика:

# импортируем математический модуль import math # список с результатами results = [] # перебираем числа от 1 до 100 for i in range(100): # добавляем результат в список results.append(math.exp(i)) # и выводим его на экран print(results[i-1])

В «Яндекс Практикуме» можно стать разработчиком, тестировщиком, аналитиком и менеджером цифровых продуктов. Первая часть обучения всегда бесплатная, чтобы попробовать и найти то, что вам по душе. Дальше — программы трудоустройства.

Источник

Overflowerror math range error python

Last updated: Feb 18, 2023
Reading time · 3 min

# Table of Contents

# OverflowError: math range error in Python

The Python "OverflowError: math range error" occurs when the result of a mathematical calculation is too large.

Use a try/except statement to handle the error or use the NumPy module if you have to manipulate larger numbers.

Here is an example of how the error occurs.

Copied! 
import math # ⛔️ OverflowError: math range error result = math.exp(100000) 

The number we are trying to calculate is too large and it would take quite a while for the operation to complete, so an OverflowError is raised.

# Using a try/except statement to handle the error

One way to handle the error is to use a try/except statement.

Copied! 
import math try: result = math.exp(100000) except OverflowError: result = math.inf print(result) # 👉️ inf 

If calling the math.exp() method with the specified number raises an OverflowError , the except block runs.

In the except block, we set the result variable to positive infinity.

The math.inf property returns a floating-point positive infinity.

It is equivalent to using float('inf') .

# Using the NumPy module to solve the error

An alternative approach is to install and use the NumPy module.

Open your terminal in your project's root directory and install the NumPy module.

Copied! 
pip install numpy pip3 install numpy 

Now you can import and use the NumPy module.

Copied! 
import numpy as np result = np.exp(100000) print(result) # 👉️ inf 

You might get a runtime warning when running the code sample, however, an error isn't raised.

You can view the methods that are supported by the NumPy package in the sidebar of the official docs.

# Getting the error when converting to float

You might also get the error when converting a large integer to a float.

Here is an example of using the exponentiation operator between two integers.

Copied! 
print(4000**400) # ✅ works 

The result is a very large number, however, Python doesn't have any issues computing it.

However, if you try to convert the result to a float, you'd get an error.

Copied! 
# ⛔️ OverflowError: int too large to convert to float print(float(4000**400)) 

This is because Python cannot handle as large numbers when working with floats.

# OverflowError: integer division result too large for a float

The Python "OverflowError: integer division result too large for a float" occurs when the result of a division is too large.

Use the floor division // operator to solve the error, e.g. result = large_num // 5 .

Here is an example of how the error occurs.

Copied! 
large_num = 5**1000 # ⛔️ OverflowError: integer division result too large for a float result = large_num / 5 

The division operator / always produces a float value, however, floating-point numbers always take the same amount of space.

To solve the error, we can use floor division // .

Copied! 
large_num = 5**1000 # ✅ using floor division result = large_num // 5 print(result) # very large number 

Division / of integers yields a float, while floor division // of integers results in an integer.

The result of using the floor division operator is that of a mathematical division with the floor() function applied to the result.

Integers can store a variable amount of space as long as we have the required memory available.

A good way to illustrate the difference is to use the sys.getsizeof() method with integers and floats.

Copied! 
import sys print(sys.getsizeof(1000)) # 👉️ 28 print(sys.getsizeof(10000000000)) # 👉️ 32 print(sys.getsizeof(3.0)) # 👉️ 24 print(sys.getsizeof(3.00000000000)) # 👉️ 24 

The sys.getsizeof method returns the size of an object in bytes.

Notice that the size of the integer grows with the number of digits, whereas floating-point numbers take the same amount of space regardless of how many digits the number consists of.

I wrote a book in which I share everything I know about how to become a better, more efficient programmer.

Источник