np.random.normal(size = [batch_size, dim1, dim2, num_rx_ant])怎么指定生成64位的数据

在NumPy中，`np.random.normal`函数默认生成浮点数，通常精度为32位。然而，你可以通过设置随机数种子来控制生成随机数的精确度，这并不会直接影响数据本身的位宽，因为底层算法还是基于32位或64位的浮点数。如果你需要64位的精度，你需要使用更底层的库，比如`numpy.random.Generator`配合`numpy.random.SFC64`随机数生成器。

以下是使用`Generator`和`SFC64`生成64位精度正态分布数据的例子：

import numpy as np
from numpy.random import Generator, PCG64

# 创建一个64位精度的随机数生成器
rng_64 = Generator(PCG64())

# 指定shape和mean以及标准差
size = [batch_size, dim1, dim2, num_rx_ant]
mu = 0.0
sigma = 1.0

# 生成64位精度的正态分布数据
normal_64bit = rng_64.normal(loc=mu, scale=sigma, size=size)

print(normal_64bit)

请注意，这个操作并不保证生成的就是64位的数据，因为硬件支持的精度受限于实际浮点运算。不过，`PCG64`算法本身确实提供了更高的随机性和性能，尤其是对于大量数据。