image = image.astype(np.float32) 为什么返回值的 dtype 是 float64 而不是 float32 呢? from PIL import Image import numpy as np from numpy import ndarray image = Image.open('bh.jpg') def preprocess(image: Image.Image) ->
我们来了解一下float32的数值范围。float32可以表示的数值范围是有限的,它的取值范围约为-3.4e38到3.4e38之间。这个范围是根据单精度浮点数的存储结构和精度所确定的。由于float32只使用32位来表示一个数值,因此在表示大范围的数值时,可能会发生精度损失。 在实际应用中,float32常用于科学计算和机器学习领域。由于其...
import numpy as np # 创建一个float64类型的NumPy数组 arr_float64 = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float64) #将float64类型转换为float32类型 arr_float32 = arr_float64.astype(np.float32) # 打印转换后的数组 print(arr_float32) 在这个例子中,arr_float64是一个包含三个元素的NumPy数组...
您计算一个 float32 变量并将其作为 float64 numpy 数组的条目。 numpy 然后将其正确转换回 float64 尝试这样的事情: a = np.zeros(4,dtype="float64") print a.dtype print type(a[0]) a = np.float32(a) print a.dtype print type(a[0]) 输出(使用 python 2.7 测试) float64 <type 'numpy.f...
一个int32、int64、float32、float64数占用多大空间。 代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportsys #32位整型 ai32=np.array([],dtype=np.int32)bi32=np.arange(1,dtype=np.int32)ci32=np.arange(5,dtype=np.int32)#64位整型 ...
问从numpy数组float32到numpy数组float64的转换EN一、NumPy简介 NumPy是针对多维数组（Ndarray）的一个...
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float32 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位 float64 双精度浮点数,包括:1 个符号位,11 个指数位,52 个尾数位 complex_ complex128 类型的简写,即 128 位复数 complex64 复数,表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分) complex128 复数,表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分)numpy...
float16、float32、float64、float128分别表示半精度浮点数、单精度浮点、双精度浮点、扩展精度浮点数 complex64、complex128、complex256分别用两个32位、64位、128位的浮点数表示的复数 bool存储True和False值的布尔类型 ObjectPython对象类型 string_类型代号S,固定长度的字符串类型,每个字符1个字节。例如,如果需要创...