Мне интересен поиск определенного типа Numpy (например, np.int64, np.uint32, np.float32 и т.д.), каков диапазон всех возможных допустимых значений (например, np.int32 может хранить числа до 2 ** 31-1). Конечно, я думаю, теоретически можно понять это для каждого типа, но есть ли способ сделать это во время выполнения, чтобы обеспечить более переносимый код?
Диапазон действительных значений numpy
Ответ 1
Цитата из списка numpy dicussion:
That kind of information is available via numpy.finfo() and numpy.iinfo():
In [12]: finfo('d').max
Out[12]: 1.7976931348623157e+308
In [13]: iinfo('i').max
Out[13]: 2147483647
In [14]: iinfo(uint8).max
Out[14]: 255
Ссылка находится здесь: ссылка на страницу группы обсуждения numpy
Ответ 2
Вы можете использовать numpy.iinfo(arg).max, чтобы найти максимальное значение для целых типов arg и numpy.finfo(arg).max, чтобы найти максимальное значение для типов float arg.
>>> numpy.iinfo(numpy.uint64).min
0
>>> numpy.iinfo(numpy.uint64).max
18446744073709551615L
>>> numpy.finfo(numpy.float64).max
1.7976931348623157e+308
>>> numpy.finfo(numpy.float64).min
-1.7976931348623157e+308
iinfo предлагает только min и max, но finfo также предлагает полезные значения, такие как eps (наименьшее число > 0, представляемое) и resolution (приблизительное десятичное числовое разрешение типа of arg).