16 位浮点 numpy

Numpy 是 Python 中最常用的科学计算包之一，提供了强大的数组操作工具。其中，16 位浮点数是一种特殊的数据类型。本文将介绍如何使用 numpy 中的 16 位浮点数。

基本介绍

16 位浮点数采用 IEEE 754 标准，可以表示范围从 $-65504$ 到 $+65504$ 的数，并具有 1 位符号位、5 位指数和 10 位尾数。该数据类型可以节省内存，并且在某些应用中可以提高计算速度。

使用 numpy 中的 16 位浮点数需要导入相应的模块：

import numpy as np

dt = np.dtype(np.float16)

可以使用 dtype 属性查看此数据类型的详细信息：

print(dt)

输出结果为：

float16

创建 16 位浮点数组

可以使用 numpy 中的 array 函数创建 16 位浮点数组：

a = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float16)

要注意的是，由于 16 位浮点数的范围比较小，因此在创建数组时应该注意数值范围的限制。

数组操作

在 numpy 中，对 16 位浮点数组的操作与其他类型的数组类似。

例如，可以使用 shape 属性查看数组的形状：

print(a.shape)

输出结果为：

(3,)

可以使用 dtype 属性查看数组的数据类型：

print(a.dtype)

输出结果为：

float16

可以使用下标访问数组中的元素：

print(a[0])

输出结果为：

1.0

可以进行运算操作：

b = np.array([2.0, 3.0, 4.0], dtype=np.float16)
c = a + b
print(c)

输出结果为：

[3. 5. 7.]

总结

本文简要介绍了如何在 numpy 中使用 16 位浮点数，包括如何创建数组和进行操作。16 位浮点数在某些应用中可以提高计算速度，并节省内存。在开发过程中，应根据具体应用选择合适的数据类型。