float32 representation to float64 NumPy Python

Question

情况

• 我需要使用 fits 从文件中读取数据 astropy.io ，它在 numpy 中使用。
• 我在读取时得到的一些值是非常小的负float32数字，而数据上实际上不应该存在负值(由于数据特征(。

问题

• 难道这些数字是非常小的float64，当读取并投射到float32时变成负数吗？如果是，它们必须有多小？
• 有没有办法倒带过程，即获得原始的正极小float64值？

Answer 1

• 难道这些数字是非常小的浮点数64，当读取并投射到浮点数32时变成负数吗？如果是，它们必须有多小？

否 - 如果原始 float64 值小于最小的可表示 float32 数字，则在转换后它将等于零：

tiny = np.finfo(np.float64).tiny    # smallest representable float64 value
print(tiny)
# 2.22507385851e-308
print(tiny == 0)
# False
print(np.float32(tiny))
# 0.0
print(np.float32(tiny) == 0)
# True

从一个有符号表示转换为另一个符号表示始终保留符号位。

• 有没有办法倒带该过程，即获得原始的正非常小的 float64 值？

否 - 从 64 位转换为 32 位意味着您实际上丢弃了原始表示中的一半信息，一旦它消失，就没有神奇的方法可以恢复它。

对

负值的一个更合理的解释是，它们是由存储数据之前对数据执行的计算的舍入误差引起的。