Python 使用scipy.signal方法强制数据类型

当使用不同深度的浮点和整数时，我正在测量各种scipy函数（scipy.signal.lfilter、scipy.signal.filtfilt等）的性能（执行时间）

如何强制输入所需的数字类型和深度？让我们以lfilter为例：

    B, A = iirfilter(some params)
    ZI = lfiltic(B, A, Y0)
    Y, D = lfilter(B, A, X, zi = ZI)

例如，我想在哪里使用.astype（np.float32），以确保lfilter确实在float32中进行内部处理（如果可能的话）

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我知道有很多关于浮点和整数之间哪个运行得更快的讨论，我相信大家的共识是它随CPU模型的不同而不同。考虑到这一点，我将在最终将处理“真实世界”数据的CPU上执行这些测试，即Intel Core i7-8750H。

您研究过

lfilter

代码吗？有相当多的python设置代码。@hpauij确实有一些python设置代码，但我使用的是一个IIR过滤器，其中len（a）>1，所以我绕过所有这些，直接转到底部的一行调用。那个电话冒险进入C（？）的东西，所以我不知道发生了什么。现在，我还要看一下lfilter_zi（）和lfiltic（）代码。注意，后者将np.float64强制在一个变量上，并假定类型通过代码传播。“C”数学库是为有限的类型组合编译的，通常为

float

、

double

等使用不同的函数。因此Python接口代码必须选择一个，并相应地翻译输入/输出数据类型。