在Python中模拟单精度浮点的正确方法？

在python中模拟单精度浮点的最好方法是什么？（或者其他浮点格式？）只要使用ctypes？在Python中模拟单精度浮点的正确方法？

2010-02-09 Ryan

你是什么意思的“模仿”？从二进制blob读取浮点数？以单精度执行数学并获得与另一种语言相同的结果？（如果是后者，请注意x86上C语言中的“浮点”数学实际上是以80位计算的，而在存储时则减少到32位。） – 2010-02-10 01:29:21

numpy有float32类型。

来源

2010-02-09 20:41:24

如果您的应用程序适合阵列/矩阵，可以使用numpy的与float32

来源

2010-02-09 20:42:23

如果numpy（其他答案的指教）不适用于你（例如，因为你的环境是不允许任意的第三方扩展），Python标准库中的array模块也很好 - 类型代码'f'为您提供了32位浮点数。除了那些和（通常的）双精度浮点数之外，“其他浮点格式”没有太多 - 你有什么想法？（例如gmpy为GMP提供了对更长，任意位大小的浮点数提供适度支持 - 但它确实适度，例如没有trig函数）。

来源

2010-02-09 21:25:26

如何从标准库ctypes.c_float？

来源

2010-02-09 21:56:59 Kugel

可以使用Python的struct模块将64位浮点数截断为32位浮点数的精度。

例如：

>>> x = 1.1122334455667788 
>>> x 
1.1122334455667788 
>>> struct.unpack('f', struct.pack('f', x))[0] 
1.1122334003448486

做算术只有32位浮点，则需要该截断操作适用于每一个算术运算的结果。

来源

2017-04-14 05:32:06

在Python中模拟单精度浮点的正确方法？

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