numpy 笔记:finfo
生活随笔
收集整理的这篇文章主要介绍了
numpy 笔记:finfo
小编觉得挺不错的,现在分享给大家,帮大家做个参考.
float info
1 使用方法
numpy.finfo(dtype)
2 属性
| bits | int 类型占用的位数。 |
| eps | float 1.0 与大于 1.0 的下一个最小可表示浮点数之间的差异。 例如,对于 IEEE-754 标准中的 64 位二进制浮点数,eps = 2**-52,大约为 2.22e-16。 |
| epsneg | float 1.0 和比1.0小的下一个最小的可表示浮点数之间的差异。 例如,对于 IEEE-754 标准中的 64 位二进制浮点数,epsneg = 2**-53,大约为 1.11e-16。 |
| negep | 产生 epsneg 的指数。
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| iexp | 浮点表示的指数部分中的位数。
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| nexp | 指数中的位数,包括其符号和偏差
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| max | 可表示的最大数。 |
| maxexp | 导致溢出的基数 (2) 的最小正幂。
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| min | 最小的可表示数,通常为 -max。
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| minexp | 基数 (2) 的最负幂
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| nmant | 尾数中的位数。
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| tiny | 全精度最小正浮点数
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总结
以上是生活随笔为你收集整理的numpy 笔记:finfo的全部内容,希望文章能够帮你解决所遇到的问题。
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