Python float 和 numpy float32 的区别

Question

内置的float和numpy.float32什么区别？

例子

a = 58682.7578125
print type(a)
print a
print type(numpy.float32(a))
print numpy.float32(a)

Output：

<type 'float'>
58682.7578125
<type 'numpy.float32'>
58682.8

我在这里发现numpy.float32是：

float32 单精度浮点数：符号位，8位指数，23位尾数

没有找到内置的float格式是什么。

Answer 1

Python的标准float类型是C double ： http ： //docs.python.org/2/library/stdtypes.html#typesnumeric

NumPy的标准numpy.float是相同的，也和numpy.float64 。

Answer 2

数据类型方面的 numpy 浮点数和内置的 Python 浮点数是相同的，但是 boolean 对 numpy 浮点数的操作返回np.bool_对象，对于val is True总是返回False 。 示例如下：

In [1]: import numpy as np
   ...: an_np_float = np.float32(0.3)
   ...: a_normal_float = 0.3
   ...: print(a_normal_float, an_np_float)
   ...: print(type(a_normal_float), type(an_np_float))

0.3 0.3
<class 'float'> <class 'numpy.float32'>

Numpy 浮点数可以从数组运算的标量 output 中产生。 如果您不检查数据类型，很容易将 numpy 浮点数与本机浮点数混淆。

In [2]: criterion_fn = lambda x: x <= 0.5
   ...: criterion_fn(a_normal_float), criterion_fn(an_np_float)

Out[2]: (True, True)

甚至 boolean 操作看起来都是正确的。 但是 numpy 浮点数的结果不是本机 boolean 数据类型，因此不可能为真。

In [3]: criterion_fn(a_normal_float) is True, criterion_fn(an_np_float) is True
Out[3]: (True, False)

In [4]: type(criterion_fn(a_normal_float)), type(criterion_fn(an_np_float))
Out[4]: (bool, numpy.bool_)

根据这个 github thread ， criterion_fn(an_np_float) == True将正确评估，但这违反了 PEP8 风格指南。

相反，从 numpy 操作的结果中提取本机浮点数。 您可以执行an_np_float.item()来显式执行此操作（参考： this SO post ）或简单地通过float()传递值。