Question

我正在尝试使用我的Python代码中的np.longdouble dtype，并尝试使用NumPy来操作从使用Cython编译的C模块获得的长双精度。

假设我这样做：

import numpy as np

print np.finfo(np.longdouble)
Machine parameters for float128
---------------------------------------------------------------------
precision= 18   resolution= 1e-18
machep=   -63   eps=        1.08420217249e-19
negep =   -64   epsneg=     5.42101086243e-20
minexp=-16382   tiny=       3.36210314311e-4932
maxexp= 16384   max=        1.18973149536e+4932
nexp  =    15   min=        -max
---------------------------------------------------------------------


a = np.longdouble(1e+346)

a
Out[4]: inf

b = np.longdouble(1e+347)

b
Out[6]: inf

c = a/b
/usr/lib/python2.7/site-packages/spyderlib/widgets/externalshell/start_ipython_kernel.py:1:
RuntimeWarning: invalid value encountered in longdouble_scalars
  # -*- coding: utf-8 -*-

c
Out[8]: nan

a.dtype, b.dtype, c.dtype
Out[9]: (dtype('float128'), dtype('float128'), dtype('float128'))

本质上，它与this问题中的问题相关联，我理解Python首先将1e+346转换为浮点数，其重新定位为inf。但是，有人可以建议一个解决方法吗？有没有办法创建未首先转换为浮点数的NumPy longdoubles？

我有一个可以输出长双打的C模块，我想在dtype np.longdouble的numpy数组中使用。

即使解决方案涉及重新编译Python / NumPy，我也愿意尝试。

Answer 1

您可能需要考虑一些事项。

首先，这是一团糟。 NumPy知道longdouble和float128。不幸的是，这些名称具有误导性，底层实现是C long double，通常（但不一定总是）是80位浮点数。（实际上你可以通过查看“精度”看到它; 18位是大约60位，80位浮点数的尾数是64位。如果使用真正的128位浮点数，精度将是34位左右。）

可能没有任何直接的方法可以将long double作为参数传递给C函数，但是如果你传递指针，那么你可以避免这个问题。例如，您可以将数组数据作为uint8（使用myarray.view(dtype='uint8')）传递，并将指向缓冲区的指针转换为C程序中的long double *。至少Python与类型转换无关。（很可能你不需要使用view，因为毕竟只是导出一个指向数组缓冲区的指针。）

请注意，在编译Python和C程序时，这个技巧依赖于编译器具有相同类型的设置。除了精度差异之外，可能存在字节顺序差异（如果程序在同一台机器上运行，则很少）和对齐差异。我的Python似乎将longdouble项对齐为16字节边界（即每个元素总共有6个字节的零），但C编译器可能使用10/12/16字节对齐。

据我所知，细节是特定于实现的。所以，这是可行的，但需要一些额外的照顾，可能存在可移植性问题。

我如何使用numpy longdouble dtype？

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