np.float 和np.float差别
时间: 2023-03-29 13:03:58 浏览: 149
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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np.float 和np.float32差别
np.float 和 np.float32 都是 numpy 库中的浮点数类型,它们的主要区别在于精度和占用空间大小。np.float32 是单精度浮点数,占用 32 位空间,精度为 7 位小数;而 np.float 是双精度浮点数,占用 64 位空间,精度为 15 位小数。因此,在需要高精度计算时,应该使用 np.float 类型。
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:
```python
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。