Numpy 限制小数点较少的数组的浮点数组

问题：

我们的问题是，当使用像PLSA这样的机器学习算法时，巨大的浮点值需要花费大量时间。现在，我们如何将浮点精度降低到小数点后2位并进行数学运算

我们拥有的：

使用以下numpy命令np.zeros（[2,4,3]，np.float）初始化

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您可以使用半精度浮点来减少内存使用（符号位、5位指数、10位尾数）。看

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浮点不是这样工作的。嗨，奥利弗……这个场景还有其他选择吗。？

ndarray: [[[ 0.09997559  0.          0.89990234]
  [ 0.          0.          0.        ]
  [ 0.          0.          0.        ]
  [ 0.          0.          0.        ]]

 [[ 0.          0.          0.        ]
  [ 0.30004883  0.30004883  0.30004883]
  [ 0.          0.          0.        ]
  [ 0.          0.          0.        ]]]


**What we needed:**

[[[ 0.1         0.          0.9]
  [ 0.          0.          0.        ]
  [ 0.          0.          0.        ]
  [ 0.          0.          0.        ]]

 [[ 0.          0.          0.        ]
  [ 0.3         0.3         0.3       ]
  [ 0.          0.          0.        ]
  [ 0.          0.          0.        ]]]

>>> b=np.zeros([2,4,3],np.float)
>>> b.nbytes
192
>>> c=np.zeros([2,4,3],np.float16)
>>> c.nbytes
48