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numpy.float8不存在；Python中，实现16位浮点数

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python中矩阵的浮点数存储

numpy.float8不存在

Python中，实现16位浮点数

实现 float16

关于 float8

python中矩阵的浮点数存储

在Python中，矩阵通常是通过嵌套列表（list of lists）、NumPy数组（numpy.ndarray）或其他类似的数据结构来表示的。矩阵中存储的数值所占用的位数取决于多个因素，包括数值的类型（整数、浮点数等）以及具体的数值范围。

  1. 嵌套列表（list of lists）：
    • 如果矩阵使用Python的内置列表来表示，那么每个元素（即矩阵中的每个数值）可以是整数或浮点数。
    • 整数的存储大小在Python中通常是可变的，因为它依赖于整数的值。较小的整数（通常是-5到256之间的整数）通常通过固定大小的对象来表示，而较大的整数则使用任意精度的长整型。
    • 浮点数的存储大小在Python中也是可变的，因为Python的浮点数是基于C语言中的

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