python - 我如何知道要使用什么类型的浮子？

Question

我的问题是:给定一个 float ，numpy 中保存它的最小类型是什么？考虑以下示例:

dt = datetime.datetime(2018, 8, 1, 17, 32, 53, 966819)
dt_unix = dt.timestamp()
print(dt_unix)
print(np.float32(dt_unix))
print(np.float64(dt_unix))
print(np.finfo(np.float32).precision)

输出为:

1533115973.966819
1533116000.0
1533115973.966819
6

显然，np.float32似乎无法容纳它，但我怎么知道之前呢？毕竟，建议的精度是 6。所以一般来说，特定类型的范围是多少，例如np.float32，以及该类型的真实精度。

Answer 1

整数

np.finfo提供有关数据类型的各种信息。我发现 epsneg 在这里使用起来最方便:它是最小的数字 x，使得 1-x 具有不同于 1 的表示形式。只要 N 和 N-1 ，整数 N 就可以准确表示是不同的。这意味着适合浮点格式的整数上限为1/epsneg:

print(1/np.finfo(np.float16).epsneg)  # 2048
print(1/np.finfo(np.float32).epsneg)  # 16777216
print(1/np.finfo(np.float64).epsneg)  # 9007199254740992
print(1/np.finfo(np.float128).epsneg) # 18446744073709551616

float

这更加复杂，因为大多数实数(例如 0.1)并不能以 NumPy 具有的任何浮点格式精确表示。我们可以首先尝试最精确的可用格式，然后检查它是否仍然以较小的格式以相同的方式表示。

>>> x = np.float128('0.9764404296875')
>>> np.float64(x) == x
True
>>> np.float32(x) == x
True
>>> np.float16(x) == x
False

所以，这个数字是用float32精确表示的，而不是用float16表示的。

话又说回来，这主要是理论上的，因为如果该数字不是专门为此演示创建的，我们可能每次都会得到 False:所有浮点表示都可能涉及舍入误差。