Numpy中的float和float64类型比较

在本文中，我们将介绍Numpy中的float和float64类型的使用以及它们之间的比较。

阅读更多：Numpy 教程

什么是Numpy？

Numpy是Python中一个重要的数值计算库，包含了大量用于数值计算的基本函数，包括线性代数、随机数生成、傅里叶变换等。它提供了一种高效地处理多维数组的方法，使得进行科学计算变得更加容易。

Numpy中的浮点数类型

在Numpy中，有两种表示实数的浮点数类型：float(double)和float64(long double)。它们的主要区别在于存储精度和表达范围：

float类型占用4个字节(32位)，可以表达的数值范围约为1.2e-38到3.4e38。
float64类型(也即long double)占据了8个字节(64位)，可以表达的数值范围约为5e-324到1.8e308。

可以通过以下代码查看两种浮点数类型的数据范围：

import numpy as np

print(np.finfo(np.float))
print(np.finfo(np.float64))

其中输出分别为：

Machine parameters for float
---------------------------------------------------------------
precision =    6   resolution = 1.0000000e-06
machep =   -23   eps =        1.1920929e-07
negep =   -24   epsneg =     5.9604645e-08
minexp = -126   tiny =       1.1754944e-38
maxexp =  128   max =        3.4028235e38
nexp =      8   min =        -max
---------------------------------------------------------------

Machine parameters for float64
----------------------------------------------------------------
precision =   15   resolution = 1.0000000000000001e-15
machep =  -52   eps =        2.2204460492503131e-16
negep =  -53   epsneg =     1.1102230246251565e-16
minexp = -1022  tiny =       2.2250738585072014e-308
maxexp =  1024  max =        1.7976931348623157e308
nexp =     11   min =       -max
----------------------------------------------------------------

可以发现float类型和float64类型的取值范围和精度有所不同。

float和float64的比较

Numpy提供了相应的函数用于比较两个浮点数的大小，如numpy.isclose()和numpy.allclose()。这些函数都是以一定的误差作为判断标准，可以避免由于计算机内部计算精度问题而产生的抖动误差。

下面我们通过例子来说明这些函数的使用。

import numpy as np

# 设置两个浮点数
a = np.float(1.1111111111111111111)
b = np.float(1.1111111111111111112)

# 浮点数直接比较
print("a == b:", a == b)              # False

# 使用isclose函数比较
print("isclose(a, b):", np.isclose(a, b))        # True
print("isclose(a, b, rtol=0.01):", np.isclose(a, b, rtol=0.01))  # True
print("isclose(a, b, rtol=0.001):", np.isclose(a, b, rtol=0.001))  # False

# 使用allclose函数比较
print("allclose(a, b):", np.allclose(a, b))      # True
print("allclose(a, b, rtol=0.01):", np.allclose(a, b, rtol=0.01))    # True
print("allclose(a, b, rtol=0.001):", np.allclose(a, b, rtol=0.001))

输出结果为：