数位的区别，一个在内存中占分别32和64个bits，也就是4bytes或8bytes。数位越高浮点数的精度越高。
| float16 | 半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位 |
| float32 | 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位 |
| float64 | 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位 |
本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
np.float32()和np.float64
转载上一篇：np.multiply()函数
提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到
评论
发布评论
相关文章
-
Python｜np.float64 转 np.float32 后再转回小数位增加的原因
单精度浮点数的有 1 个符号位、8 个指数位和 23 个尾数位。，是因为 numpy 在已知只有 23 位尾数位精度的情况下做了四舍五
python numpy 浮点数 float long -
np.random.seed()的作用np.random.seed()
-
linux内核头文件路径 CentOS
核心源程序的文件按树形结构进行组织，在源程序树的最上层你会看到这样一些目录：· Arch ：包括了所有和体系结构相关的核心代码。它的每一个子目录都代表一种支持的体系结构，例如i386就是关于intel cpu及与之相兼容体系结构的子目录。PC机一般都基于此目录；· Include: 包括编译核心所需要的大部分头文件。与平台无关的头文件在 inclu
linux内核头文件路径 CentOS linux内核在什么目录结构 系统调用 linux 服务例程
