python dtype=float 是32还是64_【Python】numpy数组用dtype=float16初始化的坑

最新推荐文章于 2025-01-25 19:11:26 发布

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#python dtype=float 是32还是64

本文通过对比不同精度浮点数在numpy数组中的表现，揭示了float16、float32及float64之间的精度差异。实验结果显示，对于小数值0.0001，float16的精度损失较大，而float64能保持最佳准确性。

【Python坑系列】

为了节约空间，使用numpy数组时候采用了float16，结果发现精度远远不达标

默认的floar64是最接近原本浮点数的

a = 0.0001 * np.ones(10,np.float16)

Out[206]:

array([ 0.00010002, 0.00010002, 0.00010002, 0.00010002, 0.00010002,

0.00010002, 0.00010002, 0.00010002, 0.00010002, 0.00010002], dtype=float16)

a = 0.0001 * np.ones(10,np.float32)

Out[208]:

array([ 9.99999975e-05, 9.99999975e-05, 9.99999975e-05,

9.99999975e-05, 9.99999975e-05, 9.99999975e-05,

9.99999975e-05], dtype=float32)

a = 0.0001 * np.ones(10,np.float64)

Out[210]:

array([ 0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.0001,

0.0001, 0.0001, 0.0001])

a = 0.9999 * np.ones(10,np.float64)

Out[212]:

array([ 0.9999, 0.9999, 0.9999, 0.9999, 0.9999, 0.9999, 0.9999,

0.9999, 0.9999, 0.9999])

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