python - 如何强制 NumPy 始终使用精度(float32、float64 ...)？

Question

我正在尝试研究一个用 Python 编写的 FIR 小例子。参见 https://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/FIRFilter.html

我的目标是研究每个 float16、float32 和 float64(在 numpy 中可用)的输出精度如何变化。因此，对于第一种情况，我只需要在 float16 中完成所有计算。问题是我每次都应该转换数据以确保我使用的是正确的格式。是否有一种方法可以始终如一地为整个计算使用统一的上下文，即使用 float16 执行所有计算(加法、减法、cos、sin ...等)，而无需使用强制转换重写代码？

Answer 1

来自numpy basics :

When operating with arrays of different types, the type of the resulting array corresponds to the more general or precise one (a behavior known as upcasting).

您可以在创建数组时定义数据类型。应用求和、乘法或减法，结果将向上转换为“更大”的类型，如果您对数组执行操作，它也会保留 dtype，例如:

x = np.ones(10, dtype=np.float16)
y = np.ones(10, dtype=np.float32)
print((x + y).dtype, (x - y).dtype, (x * y).dtype)
print(np.sin(x).dtype, np.sin(y).dtype)
>> float32 float32 float32
   float16 float32

传递整数时是个异常(exception)，在这种情况下，numpy 默认向上转换为 float64

print(np.sin(np.ones(10, dtype=int)).dtype)
>> float64