任意精度的 numpy 数组（10 位整数）

Question

我需要模拟一个生成二进制文件的硬件，其中每个字都是 10 位。如何使用 numpy 数组实现此目的？

类似于：

outarray = np.zeros(512, dtype=np.int10)

谢谢！

Answer 1

Numpy 没有 uint10 类型。但是您可以使用 uint16 和位掩码来检查溢出。并使用 binary_rep 得到 10 位二进制表示：

import numpy as np

MAX_WORD = 2**10
unused_bits = ~np.array([MAX_WORD-1], dtype="uint16")  # Binary mask of the 6 unused_bits

words = np.random.randint(MAX_WORD, size=10, dtype="uint16")  #  Create 10 bit words
assert not np.any(words & unused_bits)  # Check for overflow
for word in words:
    print(word, np.binary_repr(word, width=10))  # Get 10 bit binary representation

binary_repr = "".join(np.binary_repr(word, width=10) for word in words)
print(binary_repr)  # Full binary representation

Answer 2

如果您主要对了解 10 位数字算术运算的准确性感兴趣，您可以考虑的另一个选择是使用 spfpm 包。这将模拟fixed-point算术运算的效果，包括乘法、除法、square-roots、三角函数等，但目前不支持矩阵运算。

任意精度的 numpy 数组（10 位整数）

numpy array of arbitrary precision (10 bit int)

python

precision

int

numpy