float32表示为float64 NumPy Python

Question

场合

• 我需要使用astropy.io中的fits来读取文件中的数据，numpy使用float32。
• 我在阅读时获得的一些值是非常小的负here数字，当数据上实际上不应存在负值时（因为数据特征）。

问题

• 这些数字是否非常小float64，读取并投放到float32时会变为负数吗？如果是的话，他们有多小？
• 有没有办法快退这个过程，即获得原始的非常小的float64值？

Answer 1

  

  
• 这些数字是非常小的float64，当读取并转换为float32变为负数时？如果是的话，他们必须有多小？
  

否 - 如果原始的float64值小于最小的可表示的float32数，则在转换后它将简单地等于零：

tiny = np.finfo(np.float64).tiny    # smallest representable float64 value
print(tiny)
# 2.22507385851e-308
print(tiny == 0)
# False
print(np.float32(tiny))
# 0.0
print(np.float32(tiny) == 0)
# True

从一个签名的表示法转换为另一个表示法始终保留sign bit。

  

  
• 有没有办法倒回过程，即获得原始的非常小的float64值？
  

不 - 从64位转换为32位意味着您实际上丢弃了原始表示中的一半信息，一旦它消失，就没有神奇的方法来恢复它。

对负值的一个更合理的解释是，它们是在数据存储之前对数据进行计算的舍入误差造成的。