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_...
由于int64使用更多的位数来表示整数,因此它需要更多的内存空间。这就意味着在存储大量整数值时,int64所需的内存空间比int32更大。这可能会导致在处理大型数据集时,int64需要更多的内存,并且可能导致性能下降。 另一方面,由于int32使用较少的位数来表示整数,它可以更有效地使用内存空间。对于较小的整数值,int32可能比i...
Go 语言本身更偏向底层,对内存占用和性能的要求更高,除了有普通的数据类型之外,还有定长的数据类型,方便在不同场景使用,提高性能。 int,uint 和 uintptr 类型在32位的系统上一般是32位,而在64位系统上是64位。官方推荐在使用整数时,首选int类型,仅当有特别的理由(你知道为什么要这么做)才使用定长整数类型或者无...
int_: 默认整数类型(与Clong相同;通常是int64或int32) intc:相当于 C 的int,通常为int32或int64 intp:intp用于索引的整数,相当于 C 的size_t,通常为int32或int64。 int8:字节(-128 ~ 127)。 int16:整数(-32768 ~ 32767)。 int32: 整数(-2147483648 ~ 2147483647)。 int64: 整数(-9223372036854775808 ~...
解答:int32、float64是Numpy库自己的一套数据类型。 ###4.astypeastype:转换数组的数据类型。int32-->float64完全ojbkfloat64-->int32会将小数部分截断 string...
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。例如：...
当你使用type()时,它将返回numpy.ndarray。这意味着type()函数返回容器的类型。使用dtype()时,它将返回int64,因为它是元素的类型。如果你使用的是32位Python,则输出也可能为int32。两种情况都使用整数(32位和64位)。一维NumPy数组也称为向量。 2.2 选择数组元素 ...
在Python当中int是没有范围限制的,基本等价于无论多大的数都能存储得下。但是我们都知道CPU是有位数限制的,一般都是64位,虽然Python能够处理大于int64的数,但它底层是通过高精度算法模拟的,而不是CPU直接计算的。所以性能会有区别。 同样,Python不支持32位的单精度浮点数,只支持64位的double类型。Python中默认是17...
1.整数类型:bool、int8、uint8、int16、uint16、int32、uint32、int64、uint64 Bool类型:存储True或False的布尔变量 import numpyasnp arr_bool=np.array([True,False,False,True],dtype=bool)print(arr_bool.dtype)# bool Int类型:用于存储有符号或无符号整数,数字越大占用的内存越大,类型名中的数字表示占...
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 ...