Python 如何迭代每个'numpy.float16`

对于某个任务，我有太多对复杂函数的重复调用，将其称为

f（x）

，其中

x

是float。我没有非常大的浮点，也不需要太多的精度，所以我想为什么不使用f（x）的查找表，其中x是浮点16，查找表的最大大小是（2**16）。我计划使用

np.float16

制作一个小型python演示。我有点被困在如何迭代所有浮动的范围内。在

C/C++

中，我会使用

uint16\u t

，不断递增它。如何使用python创建此表？

您可以使用

arange

生成所有可能的值，然后使用

view

将这些值重新解释为

float16

值。以下是一个例子：

np.arange（65536，dtype=np.uint16）.view（np.float16）

---

这将为您提供所有可能的

float16

值。请注意，许多是NaN值。

好的。我相信NaN值将是指数为11111和00000的值？另外，当我有一个float

x

时，我如何在这个表中得到相应的索引？指数是11111，而不是00000（不管符号是什么）。你可以找到更多关于这方面的信息。要找到浮动，并不容易。一种解决方案是对表格进行排序并进行二分法。另一个更快的解决方案是将浮点转换为

np.float16

，然后将其视为

np.uint16

，最终将其用作索引（

O（1）

）。是否需要预计算所有返回值，即代码是否至少两次将每个值传递给复杂函数？如果不是，记忆可能是一个更有效的解决方案。如果是这种情况，请查看

functools.lru\u cache

。@MichaelRuth，是的，我需要预先计算每个浮点值。LRU或任何缓存策略都不是一个好主意，因为任何

x

都可能被调用，而不是以任何顺序调用。我想要像

constexpr

查找表这样的东西。