np.float 和np.float差别

np.float 和 np.float64 都是 numpy 库中的浮点数类型，它们的主要区别在于精度不同。np.float 的精度为双精度浮点数，即64位，而 np.float64 的精度为128位，因此 np.float64 的精度更高。

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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。

high1 = np.array([np.inf] * 225).astype(np.float32) high2 = np.array([np.inf] * 225).astype(np.float32) high3 = np.array([np.inf] * 225).astype(np.float32) high = np.concatenate((high1, high2, high3), axis=1)

这段代码是在使用NumPy库创建一个高维数组(high)。首先，定义了三个长度为225的一维数组(high1, high2, high3)。这些数组中的每个元素都是正无穷大(np.inf)的浮点数类型(np.float32)。然后，使用NumPy的concatenate函数将这三个一维数组沿着第二个维度(axis=1)连接成一个二维数组(high)。所以，high的形状是(225, 675)。