int64和int32之间的主要区别在于所占的内存空间和可以表示的范围。int64占用8字节(64位),而int32占用4字节(32位)。 以下是一个使用int64和int32的代码示例: # int64x=9223372036854775807print(type(x))# <class 'int'># int32y=2147483647print(type(y))# <class 'int'> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
int32占用4字节(32位),int64占用8字节(64位)。因此,使用int64会占用更多内存,但可以表示更大范围的整数。 性能 在32位系统上,int32的计算速度可能会比int64快,因为处理32位整数的计算速度更快。 在64位系统上,int32和int64的性能差别可能不明显,但在处理大整数时,int64可能更适合。 代码示例 # int32示例num_...
int32的数值取值范围为“-2147483648”到“2147483647”;而int64的数值取值范围为“-9223372036854775808”到“9223372036854775808”。 int32的取值范围 计算机中32位int类型变量的范围,其中int类型是带符号整数。 正数在计算机中表示为原码,最高位为符号位: 1的原码为0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 2147483647...
python int64转int32 文心快码 在Python中,int类型是一个任意精度的整数类型,这意味着它可以自动处理不同大小的整数,而不需要显式地指定其大小(如C语言中的int32_t或int64_t)。然而,当你需要将一个较大的整数(可能是从某种数据源获取的,例如数据库或网络协议)限制在32位整数的范围内时,你需要进行额外的处理...
python中的数据类型分别有:int、long、float、complex、字符串、列表、元组、集合、字典、布尔类型 int与long 在python3.x之后已经不区分int和long了,统一使用int int的默认大小取决于你的CPU的体系 例如: 32位系统,整数的默认数据类型为'Int32' 64位系统,整数的默认数据类型为'Int64' ...
整型具有无线精度， 浮点数一般是double的精度，也就是说，Python 原生没有int32、int64之分。
int64(2**31+1)print(num)num=np.int32(num)print(num)在python中，可以通过int()函数将int64类型...
【code】 importnumpy as np nparr= np.array([[1 ,2, 3, 4]]) np_int32= nparr[0][0]#np_int=1py_int = 1234#打印类型print("type(py_int32)="+str(type(py_int32)))print("type(np_int)="+str(type(np_int)))#numpy 的int32 转 int64np_int64=np.int64(np_int )print("type(...
int8:整数 范围为:-128~127 int16:整数 范围为:-32768~32767 int32:整数 范围为:-2^31~2^32-1 int64:整数 范围为:-2^63~2^63-1 unit8:无符号整数 范围为:0~255 unit16:无符号整数 范围为:0~65535 unit32:无符号整数 范围为0~2^32-1 unit64 无符号整数 范围为0~2^64-1 float16:半精度浮...
When I define my variables as data_type of "f" or "f4", these should be 32-bit floating-point decimals. However, when defining a variable attribute whose value is a floating-point via setncattr, the result is a 64-bit floating-point ("double"). (The result of ncdump shows "1."...