Comment obtenir de la plage valide de Numpy types de données?

Je suis intéressé à trouver pour un particulier Numpy type (par exemple,np.int64, np.uint32, np.float32, etc.) la gamme de toutes les valeurs valides est (par exemple np.int32 peut stocker des nombres jusqu'à 2**31-1). Bien sûr, je suppose que l'on peut théoriquement trouver cela pour chaque type, mais est-il une façon de le faire au moment de l'exécution pour assurer plus de code portable?

InformationsquelleAutor astrofrog | 2009-11-01
  1. 49

    Citant une numpy liste de discussion:

    That 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

    Lien ici.

    InformationsquelleAutor perimosocordiae
  2. 31

    Vous pouvez utiliser numpy.iinfo(arg).max pour trouver la valeur max pour les types d'entiers de arg, et numpy.finfo(arg).max pour trouver la valeur max pour float types de 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 propose uniquement des min et max, mais finfo propose également utile de valeurs telles que eps (le plus petit nombre > 0 représentable) et resolution (approximative du nombre décimal résolution du type de arg).

    InformationsquelleAutor Mark Rushakoff