# 使用 NumPy 控制浮点数精度的指南
在 Python 中，NumPy 是一个强大的库，广泛用于科学计算和数据分析。在处理浮点数时，控制精度是非常重要的。这篇文章将指导你如何使用 NumPy 控制数值的精度。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入 NumPy 库 |
| 2 | 使用 `numpy.set_printopt
关于“python控制 numpy的精度”的讨论在数据科学与机器学习领域越来越重要。NumPy作为一个强大的科学计算库，处理数值时的精度控制直接影响到计算结果的准确性及后续分析。因此，本文将详细探讨Python中如何有效控制NumPy的精度，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等方面。
## 版本对比
在NumPy的历史演进过程中，精度控制的能力不断增强。以下是各
Numpy 数据类型bool 用一位存储的布尔类型（值为TRUE或FALSE）
inti 由所在平台决定其精度的整数（一般为int32或int64）
int8 整数，范围为128至127
int16 整数，范围为32 768至32 767
int32 整数，范围为231至231 1
int64 整数，范围为263至263 1
uint8 无符号整数，范围为0至255
uint16 无符
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2024-05-17 21:46:00
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1. Numpy.array()详解该函数的作用一言蔽之就是用来产生数组。1.1 函数形式1. numpy.array(object,
2. dtype=None,
3. copy=True,
4. order='K',
5. subok=False,
6. ndmin=0)1.2 参数详解object：必选参数，类型为array_like，可以有
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2023-10-23 11:52:37
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# 使用 NumPy 设置数据精度的完整指南
在数据科学与机器学习中，数据的精度是极为重要的一个因素。如果你刚入行并在使用 Python 中的 NumPy 库，那么你可能会想知道如何设置 NumPy 数组中的数据精度。在本篇文章中，我们将通过一个简单的流程和示例代码来完成这一任务。
## 流程概述
下面是设置 NumPy 数组数据精度的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录创建矩阵强制类型转换方法一：方法二：astype不同数据类型之间的运算cv2和plt显示矩阵的数据类型数据溢出图像线性增强1.对像素直接加上或减去一个数值3.直接对像素乘以一个系数n来对图像的对比度进行增加或减小， 创建矩阵a=np.ones((3,3),dtype=np.uint8)
b=np.arange(9).reshape((3,3))
c=np.array([[50,55,60
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2023-11-26 15:42:49
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Numpy学习 文章目录Numpy学习Numpy的简介什么是Numpy为什么使用NumpyNumpy和机器学习如何使用Numpy基础使用基础操作创建数组 Numpy的简介什么是Numpy NumPy（Numerical Python）是 Python 科学计算的基础包，它是一个开源的 Python 扩展库，用来支持大数据量的高维数组和矩阵运算，比 Python 自身的嵌套列表（该结构也可以用来表示
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2024-05-07 08:20:02
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一 array对象乘法运算import numpy as np
a=np.array([[1,2],[3,4]])
b=np.array([[4,3],[2,1]])
print(a*b)
print(np.matmul(a,b))import numpy as np
a=np.array([[1,2],[3,4]])
b=np.array([4,3])
print(a*b)
prin
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2023-12-10 10:27:18
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一、numpy基础Python本身含有列表（list）和数组（array），但对于大数据来说，这些结构是有很多不足的。 list的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。 array对象可以直接保存数值，但是由于它不支持多维，在上面的函数也不多，因此也不适合做数值运算。 Numpy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional Array Object）u
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2024-06-13 09:25:34
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单精度，双精度浮点存储表示基础知识：十进制转十六进制；十六进制转二进制；了解：目前C/C++ 编译器标准都遵照IEEE 制定的浮点数表示法来进行float,double 运算。这种结构是一种科学计数法，用符号、指数和尾数来表示，底数定为2—— 即把一个浮点数表示为尾数乘以2 的指数次方再添上符号。下面是具体的规格：例二：
已知：整数3490593(
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2024-08-25 21:10:41
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通常我们训练神经网络模型的时候默认使用的数据类型为单精度FP32。近年来，为了加快训练时间、减少网络训练时候所占用的内存，并且保存训练出来的模型精度持平的条件下，业界提出越来越多的混合精度训练的方法。这里的混合精度训练是指在训练的过程中，同时使用单精度（FP32）和半精度（FP16）。 01 浮点数据类型浮点数据类型主要分为双精度（Fp64）、单精度（Fp32）、半
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2024-05-25 22:38:52
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Chapter 2. Mixed Precision Training在NVIDIA DeepLearning SDK的cuda8与Pascal架构中已经在训练时引入了低精度的能力。混合精度在计算方法中结合了不同数据精度。半精度（也被称为FP16）对比高精度的FP32与FP64降低了神经网络的显存占用，使得我们可以训练部署更大的网络，并且FP16在数据转换时比FP32或者FP64更节省时间。单精度
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2024-04-29 21:38:35
666阅读
机械专业用于教授学生误差与精度概念的课程叫做《公差与测量》或者叫做《机械精度设计》，而公差或者精度的本质含义就是误差的大小，公差越小，误差越小，精度越高。所以机械专业这门课其本质教授的还是误差理论。尺寸公差，形位公差和粗糙度要求，这样加工人员才能有办法加工和检验零件是否合格。而评定加工优良的
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2024-03-06 23:44:14
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浮点数是机器上浮点数的本机双精度（64bit）表示。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。Python不支持32bit的单精度浮点数。更加精确的精度控制可以使用numpy扩展库关于单精度和双精度的通俗解释：单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精度说明符，double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E
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2023-06-27 07:33:09
276阅读
问题
Fortran中的浮点数，默认是单精度数，也就是6-7位的精度。双精度数有15位
注意，只要你写的是2.0,1.0之类的数字，就默认是单精度，并且不会强制类型转换
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2023-05-29 22:47:26
733阅读
浮点数7位有效数字.
双精度数16位有效数字. 含义：表明单精度和双精度精确的范围不一样，单精度，也即float，一般在计算机中存储占用4字节，也32位，有效位数为7位；双精度（double）在计算机中存储占用8字节，64位，有效位数为16位。
原因：不管float还是double 在计算机上的存储都遵循IEEE规范，使用二进制科学计数法，都包含三个部分：
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2024-06-19 11:24:04
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c 语言单精度和双精度的区别c 语言单精度和双精度的区别单精度是这样的格式， 1 位符号， 8 位指数， 23位小数。双精度是 1 位符号， 11 位指数， 52 位小数。区别就是它所能存储的数值范围大小不同，双精度变量能存储比单精度变量更大或更小的值。-- -- float 能赋值 +/- 3.40282e+038-- -- double 能赋值 +/- 1.79769e+308含义：表明单精度
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2024-01-08 17:24:47
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f(x) = x5 - 15 * x4+ 85 * x3- 225 * x2+ 274 * x - 121已知 f(1.5) > 0 , f(2.4) < 0 且方程 f(x) = 0 在区间 [1.5,2.4] 有且只有一个根，请用二分法求出该根。该方程在区间[1.5,2.4]中的根。要求四舍五入到小数点后6位。这种有精度的可以用下面这种#include<stdio.
原创
2022-12-08 19:45:36
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前言Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他著名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。本文主要内容如下：Numpy数组对象创建ndarray数组Numpy的数值类型ndarray数组的属性ndarray数组的切片和索引处理数组形状数组的类型转换numpy常用统计函数数组的广播1 Numpy数组对象Nu
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2024-09-25 12:33:26
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demo展示这是一个剪刀石头布预测模型，会根据最近20局的历史数据训练模型，神经网络输入为最近2局的历史数据。如何拥有较为平滑的移植体验？保持两种语言，和两个框架的API文档处于打开状态，并随时查阅：Python，JavaScript；Pytorch，TensorFlow JS（用浏览器 F3 搜索关键词）。可选阅读，《动手学深度学习》，掌握解决常见学习问题时，Pytorch 和 TensorFl
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2023-08-27 00:29:52
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