Como chegar a gama de tipos de dados Numpy válidos?

Question

Estou interessado em encontrar para um tipo Numpy particular (por exemplo np.int64, np.uint32, np.float32, etc.) o que o intervalo de todos os valores válidos possíveis é (por exemplo np.int32 pode armazenar números até 2**31-1). Claro, eu acho que pode-se teoricamente descobrir isso para cada tipo, mas há uma maneira de fazer isso em tempo de execução para garantir código mais portátil?

Answer 1

Citando uma lista de discussão numpy:

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

aqui .

Answer 2

Você pode usar numpy.iinfo(arg).max para encontrar o máximo valor para tipos inteiros de arg e numpy.finfo(arg).max para encontrar o valor máximo para tipos float de arg.

>>> 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 apenas ofertas min e max, mas finfo também oferece valores úteis, tais como eps (o menor número> 0 representável) e resolution (a resolução número decimal aproximada do tipo de arg).