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) >>> x 0.3333333333333333 >>> y = np.float32(x) >>> y 0.33333334 >>> p...
>>> numpy.float64(5.9975).hex() # 函数用于将10进制整数转换成16进制,以字符串形式表示。'0x1.7fd70a3d70a3dp+2'>>> (5.9975).hex()'0x1.7fd70a3d70a3dp+2' 参考:https://stackoverflow.com/questions/27098529/numpy-float64-vs-python-float...
importnumpyasnp# 创建一个float32类型的数组array_float32=np.array([1.0,2.0,3.0],dtype=np.float32)# 创建一个float64类型的数组array_float64=np.array([1.0,2.0,3.0],dtype=np.float64)# 查看数据类型print(f'The data type of array_float32 is:{array_float32.dtype}')print(f'The data type ...
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...
float64是numpy库中的一种数据类型,它可以存储64位的浮点数值。具体而言,float64使用64位内存来表示一个浮点数,其中1位用于表示符号(正数或负数),11位用于指数部分,剩下的52位用于尾数部分。 相比于Python中的内置float类型,float64提供了更高的精度和范围。因此,在某些情况下,我们可能需要将Python中的数据转换为...
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) -> ndarray: image = image.resize((224, 224)) image = np.array(...
在Python中,可以使用NumPy库来轻松地使用float32和float64数据类型。NumPy是一个强大的科学计算库,提供了对多维数组的支持和大量的数学函数。 python import numpy as np # 创建一个float32类型的数组 float32_array = np.array([1.23, 2.34, 3.45], dtype=np.float32) # 创建一个float64类型的数组 float64_...
而对于一些对精度要求较高的任务,如图像生成和语音合成等,使用float64可能更为合适。 在Python中,浮点数的数据类型可以通过numpy库来指定。numpy提供了float32和float64等多种数据类型,可以根据需要选择适合的类型。例如,可以使用numpy.float32和numpy.float64来分别表示float32和float64类型的浮点数。 在实际使用中,...
经过一些搜索,发现NumPy提供一个相对更高精度的数值类型numpy.float128()(或者numpy.longdouble(), numpy.longfloat()),根据字面意思就是128位精度的浮点数。经过测试,它的精度确实比64位“稍高”,如下图所示,可以看到,使用了numpy.float128()之后,输出的结果更加接近真实值0.3。 这会导致什么问题?在大多数情况...