numpy 没有float
时间: 2023-10-05 09:05:23 浏览: 41
numpy 中是有 float 类型的,具体而言,numpy 中有以下几种浮点类型:
- float16:半精度浮点数,用于节省存储空间和计算时间。
- float32:单精度浮点数,通常在科学计算中使用。
- float64:双精度浮点数,常用于精确计算和默认的浮点数类型。
- float128:扩展精度浮点数,提供更高的精度,但计算速度较慢。
你可以通过 numpy 中的 `dtype` 属性来指定浮点类型,例如:
```
import numpy as np
arr = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float32)
print(arr.dtype) # 输出 float32
```
相关问题
numpy.float32
numpy.float32 是 NumPy 库提供的一种数据类型,表示单精度浮点数,即用 32 位二进制数表示的小数。它可以用于存储和处理较小范围内的实数数据。在计算机中,浮点数是一种近似表示实数的方法,因为实数是无限的,而计算机内存有限,所以必须用有限的二进制数来表示实数。numpy.float32 可以存储的数值范围是 $-3.4028235 \times 10^{38}$ 到 $3.4028235 \times 10^{38}$,精度为大约 $10^{-7}$。
numpy 转为float64
如果你想将一个numpy数组转换为float64类型,可以使用astype()方法:
```python
import numpy as np
# 创建一个整型数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 将数组转换为float64类型
arr = arr.astype(np.float64)
# 打印数组类型
print(arr.dtype)
```
输出:
```
float64
```
astype()方法会返回一个新的数组,该数组的数据类型为指定的数据类型。在上面的例子中,我们将整型数组转换为了float64类型。
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