float数值整数部分能取多大数值

float数值的整数部分能取的最大值取决于float数值的表示方式和精度。在计算机中，float数值通常采用IEEE 754标准进行表示，其中包括1位符号位、8位指数位和23位尾数位。

由于指数位的范围是-126到+127，因此float数值的范围大约为$1.5 \times 10^{-45}$到$3.4 \times 10^{38}$。由于float数值的尾数位只有23位，因此float数值的精度有限，只能表示小数点后6到7位有效数字。

因此，如果float数值的整数部分比较大，那么它的小数部分就会非常小，可能会出现精度损失和舍入误差。通常情况下，建议将float数值用于表示小数，而将整数部分较大的数值用于int或者long long来表示。

相关问题

float数值大还是32位整形数值大

从存储范围的角度看，32位整型数值的存储范围比float数值大。32位整型数值采用32位二进制表示，可以表示的范围是-2,147,483,648到2,147,483,647，即$[-2^{31},2^{31}-1]$。而float数值采用32位二进制表示，可以表示的范围是$1.5 \times 10^{-45}$到$3.4 \times 10^{38}$，相对于32位整型数值而言，float数值的存储范围要小得多。

不过，如果从精度的角度看，float数值通常比32位整型数值具有更高的精度。float数值通常可以表示小数点后6-7位有效数字，而32位整型数值只能表示整数部分，无法表示小数部分。因此，在需要进行浮点数计算或需要表示小数部分的情况下，应该使用float数值，而在需要表示整数部分的情况下，应该使用32位整型数值。

tf.random.uniform取整数数值

tf.random.uniform函数生成的是浮点数，无法直接取整。如果需要得到整数数值，可以使用tf.math.floor函数向下取整或者tf.math.round函数四舍五入。例如：

import tensorflow as tf

# 生成 10 个 [0, 1) 之间的随机数
x = tf.random.uniform(shape=[10], minval=0, maxval=1)

# 向下取整
x_floor = tf.math.floor(x)
print(x_floor)

# 四舍五入
x_round = tf.math.round(x)
print(x_round)

输出结果为：

tf.Tensor([0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.], shape=(10,), dtype=float32)
tf.Tensor([0. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 0. 1.], shape=(10,), dtype=float32)

其中，x_floor是向下取整后的结果，x_round是四舍五入后的结果。