Question

我正在尝试研究一些用Python编写的FIR示例。参见https://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/FIRFilter.html

我的目标是研究每个float16，float32和float64（以numpy格式）的输出精度如何变化。因此，对于第一种情况，我只需要在float16中完成所有计算即可。问题是我应该每次强制转换数据以确保使用正确的格式。是否有一种方法可以在整个计算过程中始终使用统一的上下文，例如使用float16执行所有计算（加法，减法，cos，sin等），而无需使用强制类型转换代码？ >

Answer 1

从numpy basics：

当使用不同类型的数组进行操作时，结果数组对应于更通用或更精确的数组（a 这种行为称为“向上投射”。

您可以在创建数组时定义数据类型。应用求和，乘法或减法，结果将转换为“更大”类型，如果您对数组执行操作，例如，

，它也会保留dtype。

efg

一个例外是传递整数时，在这种情况下，默认情况下，将numpy上传到float64

x = np.ones(10, dtype=np.float16)
y = np.ones(10, dtype=np.float32)
print((x + y).dtype, (x - y).dtype, (x * y).dtype)
print(np.sin(x).dtype, np.sin(y).dtype)
>> float32 float32 float32
   float16 float32

如何强制NumPy始终使用精度（float32，float64 ...）？

1 个答案: