怎么知道是np.float还是np.float64

在 NumPy 中，`np.float` 和 `np.float64` 都是浮点数类型，但是 `np.float` 实际上是 `float` 的别名，因此会产生警告。因此，你可以考虑使用 `float` 关键字来代替 `np.float`，或者使用 `np.float64` 来表示 NumPy 中的浮点数类型。

如果你想在代码中使用 NumPy 中的浮点数类型，建议使用 `np.float64` 来代替 `np.float`，因为这样可以避免警告并且更加明确。如果你不确定可以使用哪种类型，可以参考 NumPy 的文档，查看具体的用法和示例。

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怎么知道数据是np.float还是np.float64

在 NumPy 中，`np.float` 和 `np.float64` 都是浮点数类型，但是 `np.float` 实际上是 `float` 的别名，而 `np.float64` 则是 NumPy 中的浮点数类型。因此，如果你要确定一个 NumPy 数组中的数据类型是 `np.float` 还是 `np.float64`，可以使用 `dtype` 属性来查看数据类型。

例如，假设你有一个 NumPy 数组 `arr`，你可以使用以下代码来查看它的数据类型：

print(arr.dtype)

如果输出结果是 `float64`，则表示这个数组中的数据类型是 NumPy 中的浮点数类型 `np.float64`。如果输出结果是 `float`，则表示这个数组中的数据类型是 `float` 的别名 `np.float`。

需要注意的是，如果你在创建数组时没有指定数据类型，NumPy 会自动选择合适的数据类型。在这种情况下，输出结果可能是其他浮点数类型，如 `float32` 等。

origin_corners_2 = [np.array([0, 0, 1], dtype=np.float64), np.array([w2, 0, 1], dtype=np.float64), np.array([0, h2, 1], dtype=np.float64), np.array([w2, h2, 1], dtype=np.float64)]

这是一个关于计算机编程的问题，我可以回答。这段代码定义了一个包含四个三维向量的列表，每个向量都有三个元素，分别表示二维平面上的一个点的横坐标、纵坐标和一个常数1。这个列表的名称是origin_corners_2，其中w2和h2是两个变量，表示二维平面上的宽度和高度。