这段代码首先导入了NumPy库,然后创建了一个float64类型的数据,接着使用astype方法将其转换为float32类型,并通过打印数据类型来验证转换是否成功。
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.float64'> float32 <type 'numpy.float32'> a 在你的例子中是数...
之所以在 Python 中打印np.float32类型会显示332835.38,是因为 numpy 在已知只有 23 位尾数位精度的情况下做了四舍五入。 因此,将np.float64类型的小数,先转化为np.float32类型再转回np.float64类型,会导致小数位的增加,即是因为np.float32无法保留更高的精度,导致精度丢失。该过程可以在 C 中复现如下: #inclu...
步骤1:小白学习 在这一步,小白需要了解float64和float32之间的差异,以及为什么需要进行类型转换。 步骤2:数据类型转换 在Python中,我们可以使用astype()函数将float64类型的数据转换为float32类型。具体的代码如下: importnumpyasnp# 创建一个float64类型的数据float64_value=np.float64(3.1415926)# 将float64类型的...
参考链接: Python float() 1. 表示精度和所需内存 float类型和float64类型是一样的,都需要64个bits,而float32需要32个bits。 精度方面,float类型和float64类型在十进制中可以有16位,而float32类型在十进制中有8位,如下: >>> x = np.float64(1/3) ...
Python数据类型转换——float64-float32 import tensorflowastf import numpyasnp a= np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9],dtype='float32'); a= a.reshape(3,3); c= a + [22,33,44];#c.dtype='float64'c=c.astype(np.float32) #c.dtype='float32'print('c=',c);...
Python数据类型转换——float64-int32 import tensorflowastf import numpyasnp a= np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9],dtype='float32'); a= a.reshape(3,3); c= a + [22,33,44];#c.dtype='float64'c=c.astype(np.int32) #c.dtype='float32'print('c=',c);...
问(Python)数据透视表-无法根据安全规则将数组数据从数据类型(‘float64)转换为数据类型(’<U32‘)EN...
tree.tree_.threshold[i] = tree.tree_.threshold[i].astype(np.float32) 然后打印出来 for value in tree.tree_.threshold[:5]: print(type(value)) print(value) 我得到的输出是: <class 'numpy.float64'> 526226.0 <class 'numpy.float64'> ...
float32是一种32位的浮点数类型,也称为单精度浮点数。它的存储空间比Python默认的float类型要小,因此可以提高计算的速度和精度。 Python中的float类型默认是64位的双精度浮点数,它的有效位数为53位,而float32只有23位的有效位数。这意味着float32类型的精度相对较低,但在某些场景下可以大大提高计算的效率。