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...
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_...
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 ~...
// int64 --> string s2:=strconv.FormatInt(i64,10) fmt.Println("s1 type:", reflect.TypeOf(s2)) Python Python中可直接将各类型对象使用类型方法转换。 n = 20 # int --> float f = float(n) # int --> str s = str(n) # str --> int n1 = int(s) # str --> float f1 = f...
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：...
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...
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 ...
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...
首先对于整型(Integers),默认精度大小取决于用户使用的操作系统(OS)或者 CPU,常见的就是 Int32 与 Int64 两种整数类型,而对于 Int 类型来说,它代表的类型也默认成你的系统支持位宽 (bit width),用如下代码可以检查当前 Julia 环境整型的默认位宽: 同时在不进行特别指定的情况下,Julia 默认使用带符整型 (signed ...
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 ...