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。

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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。

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)。