Python 如何获取有效Numpy数据类型的范围？

我感兴趣的是找到一个特定的Numpy类型（例如，

np.int64

，

np.uint32

，

np.float32

，等等）所有可能的有效值的范围是什么（例如，

np.int32

最多可以存储

2**31-1

）。当然，我想理论上可以为每种类型找出这一点，但有没有办法在运行时做到这一点，以确保代码更具可移植性？

引用numpy讨论列表：

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

链接。

您可以使用查找整型

arg

的最大值，以及查找浮点型

arg

的最大值

>>> 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

仅提供

min

和

max

，但

finfo

还提供有用的值，如

eps

（可表示的最小数字>0）和

分辨率

（arg类型的近似十进制数分辨率）