Numpy 的 dtype 转换算法答案

【问题标题】：Numpy's dtype conversion algorithmNumpy 的 dtype 转换算法
【发布时间】：2013-10-24 17:26:27
【问题描述】：

当您将数组从 float dtype 转换为 integer dtype 时，如果数组的最大值高于整数类型可以容纳的值，numpy 如何缩放值？

In [9]: data_array.dtype
Out[9]: dtype('<f4')

In [11]: data_array.max()
Out[11]: 32767.0

In [16]: test = np.asarray(data_array, dtype=np.int8)

In [17]: test.max()
Out[17]: 127

In [18]: data_array.max()/test.max()
Out[18]: 258.00787

numpy 是如何达到 258 的比例因子的？

感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： python numpy type-conversion

【解决方案1】：

它们不是数组的同一个元素。

Numpy 通过转换为 int 然后截断二进制表示，将浮点类型转换为整数类型，因此 32767.0 将转换为整数 32767 (0x7fff)，然后再转换为 0xff，即 int8 中的 -1。

127 来自另一个数组元素，其整数值等于 127 模 256。

【讨论】：

是的，当我测试它时，我发现我也得到了 32767 的 -1，但我只是把它排除在我的答案之外......（+1 用于澄清）
“转换为int然后截断”是什么意思？这是一个错字，应该是模数吗？
@BiRico 二进制表示在左边被截断，相当于模运算。

【解决方案2】：

它不是一个比例......它只是使用 8 位作为有符号整数......

32767 & 0b11111111 = 0b11111111 = 255（无符号）

int 8 是有符号的，所以它只有 7 位，第 8 位是符号位

0b01111111 = 127

【讨论】：