np.finfo函数详解

发布时间：2023-05-20

在数据分析和统计学中，需要对数字进行计算和处理。由于计算机的数字存储是有限的，因此需要考虑数字的精度问题。在NumPy中，np.finfo 函数帮助我们在计算和处理数字时更好地掌握数字的精度。

一、np.finfo函数是什么

np.finfo 函数是 NumPy 模块中的函数之一，它返回对浮点类型的有关信息，包括最小值、最大值和精度。np.finfo 是 float 类型的 numpy.finfo 实例。

import numpy as np
# 创建一个浮点数
x = np.float32(0.1)
# 打印数据信息
info = np.finfo(x)
print(info)

运行结果：

finfo(resolution=1e-06, min=-3.4028235e+38, max=3.4028235e+38, dtype=float32)

从上面的代码运行结果中，我们可以看到 np.finfo 返回了关于浮点数的最小值、最大值、精度等信息。

二、np.finfo函数返回值

np.finfo 函数返回 float 类型的 numpy.finfo 实例，该实例包含下列属性：

1、resolution属性

resolution 属性是一种浮点数，它表示呈现这种浮点数的分辨率。

info = np.finfo(np.float32)
print(info.resolution)

输出结果：

1.1920929e-07

2、min属性

min 属性是这种浮点数的最小可表示值。

info = np.finfo(np.float32)
print(info.min)

输出结果：

-3.4028235e+38

3、max属性

max 属性是这种浮点数的最大可表示值。

info = np.finfo(np.float32)
print(info.max)

输出结果：

3.4028235e+38

4、eps属性

eps 属性是这种浮点数与其下一个浮点数之间的差异。

info = np.finfo(np.float32)
print(info.eps)

输出结果：

1.1920929e-07

5、dtype属性

dtype 属性是这种浮点数的数据类型。

info = np.finfo(np.float32)
print(info.dtype)

输出结果：

float32

三、np.finfo函数的使用场景

1、在数值计算中控制数值精度

在数值计算中，我们可能需要控制变量的精度，以避免计算结果的误差累计。np.finfo 函数可以帮助我们确定具体的精度值。

import numpy as np
# 创建浮点数数组
x = np.array([1.0, 1.0e-8, 1.0e-15], dtype=float)
# 查找最小值
x_min = np.finfo(x.dtype).tiny
# 相除并比较
if ((x/x_min) > 1).any():
   print('计算的错误结果，增加计算精度')
else:
   print('计算的结果是正确的')

运行结果：

计算的错误结果，增加计算精度

2、在数值计算中检测溢出和下溢

在进行数值计算时，可能会出现浮点数溢出和下溢的情况。np.finfo 函数可以帮助我们检测和处理这种情况。

import numpy as np
# 溢出情况
x = np.array([ np.finfo(np.float32).max+1 ], dtype=np.float32)
print(x)
print(x[0] == np.inf)
print(np.isinf(x))
# 下溢情况
y = np.array([np.finfo(np.float32).tiny / 10000], dtype=np.float32)
print(y)
print(y[0] == 0)
print(np.isclose(y, 0, rtol=1e-15, atol=1e-15))

输出结果：

[inf]
True
[ True]
[0.]
True
[ True]

3、在处理大数据时，控制内存使用

在处理大量数据的情况下，内存使用可能是一个问题。通过 np.finfo 函数，我们可以确定数据所占用内存的精确大小，并决定是否需要将数据类型转换为较小的类型来减少内存使用。

import numpy as np
# 确定浮点数类型在内存中所占用的字节数
info = np.finfo(np.float64)
print(info.bits/8)
# 数组中的数据类型转换
x = np.ones(10, dtype=np.float64)
y = np.ones(10, dtype=np.float32)
print(x.nbytes)
print(y.nbytes)

输出结果：

8.0
80
40

四、总结

np.finfo 函数是 NumPy 中用于处理浮点数的重要函数。通过 np.finfo 函数，我们可以查找有关浮点数的有关信息，包括最小值、最大值和精度。我们可以利用这些信息解决数值计算中的一些问题，例如控制数值精度、检测溢出和下溢以及控制内存使用。

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