Numpy, ошибка, при возведении массива в квадрат.

[VeryStupidPerson]

У меня в коде присутствует функция len_vector, которая возвращает длину вектора (x - одномерный массив numpy)

import numpy as np
def len_vector(x):
    a = np.sqrt(np.sum(x**2))
    return a

Но, как оказалось, numpy использует конечные типы данных для чисел (а не строки, как в питоне). Мне требовалось измерять солнечную систему в километрах, и максимальной величины чисел в массивах numpy не хватает. Можно ли как-то расширить границу размеров чисел? Или придётся, всё-таки, переписать на питоновские списки?

[Vago]

Сообщение от VeryStupidPerson

Но, как оказалось, numpy использует конечные типы данных для чисел

Что такое "конечный тип данных"?

(а не строки, как в питоне)

Вы не ошиблись?

Мне требовалось измерять солнечную систему в километрах, и максимальной величины чисел в массивах numpy не хватает.

import numpy as np

ae = 150.e6
distMax = 1.e5

def len_vector( x ):
    a = np.sqrt( np.sum(x**2) )
    return a


def main():

    x = np.zeros( 3 ) # dtype = np.float64 is default.
    x[:] = distMax * ae
    print x
    print len_vector( x )

main()

[_human_]

Это VeryStupidPerson, у меня проблемы со входом, поэтому пришлось создать новый акаунт.
Под конечным типом данным я имел в виду, что они имеют ограниченный размер (занимают опр. количество байт памяти), в то время как сам питон почти все обрабатывает на основе строк, исключая проблему больших чисел. (но занимая много памяти).
Мне требовалось использовать float. Его точности не хватает - планета, которую я прорисовываю в определённых координатах, всё время прыгает, когда располагается вдали от Солнца. Но при передачи в функцию чисел, сравнимых с масштабами солнечной системы, возникала ошибка - извлекался корень из отрицательного числа.