python numpy 中的长（>2000 万元素）数组求和

我是 python 和 numpy 的新手，所以如果这个问题如此初级，请原谅！ 我有一个负值数组（已排序）：

>>>neg
[ -1.53507843e+02  -1.53200012e+02  -1.43161987e+02 ...,  -6.37326136e-1 -3.97518490e-10  -3.73480691e-10]
>>>neg.shape
(12922508,)

我需要将此数组添加到其副本（但具有正值）中，以找到平均为零的分布的标准差。所以我做了以下事情：

>>>pos=-1*neg
>>>pos=pos[::-1] #Just to make it look symmetric for the display bellow!
>>>total=np.hstack((neg,pos))
>>>total
[-153.50784302 -153.20001221 -143.1619873  ...,  143.1619873   153.20001221  153.50784302]
>>>total.shape
(25845016,)

到目前为止一切都很好，但奇怪的是这个新数组的总和不为零：

>>>numpy.sum(total)
11610.6

标准差也根本不接近我的预期，但我猜这个问题的根源与此相同：为什么总和结果不为零？

当我将此方法应用于小数组时；例如 [-5, -3, -2] 总和为零。所以我猜问题出在数组的长度上（超过2000万个元素）。有什么办法可以解决这个问题吗？

如果有人能在这方面帮助我，我将不胜感激。

正如评论中所指出的，通过对数百万个等号数求和，您会遇到浮点舍入问题。解决这个问题的一种可能的方法是在组合数组中混合正数和负数，以便求和时的任何中间结果始终大致保持在相同的数量级内：

neg = -100*numpy.random.rand(20e6)
pos = -neg
combined = numpy.zeros(len(neg)+len(pos))
combined[::2] = neg
combined[1::2] = pos

Now combined.sum()应该非常接近于零。

也许这种方法也将有助于提高标准差计算的精度。