相当于float128 [英] Equivalent of float128

问题描述

如何在Python中使用 __ float128 等效项？ decimal.getcontext（）应该使用什么精度？我的意思是，精度是用小数位还是位指定的？

How to work with equivalent of __float128 in Python? What precision should I use for decimal.getcontext()? I mean, is the precision specified in decimal places or bits?

from decimal import *
getcontext().prec = # 34 or 128 ?

是否可以将给定操作的精度设置为本地，而不是全局设置 ，并带有 getcontext（）。prec ？

Is it possible to set the precision "locally" for a given operation, rather than setting it "globally" with getcontext().prec?

每个Simon Byrne评论，甚至有可能模拟 __ float128 是IEEE 754定义的十进制？如果我想要四倍精度，我在Python中还有什么其他选择？

Per Simon Byrne comment, is it even possible to simulate __float128 as defined by IEEE 754 with Decimal? What other options do I have in Python, if I wanted quadruple-precision?

推荐答案

我是<$ c的维护者$ c> gmpy2 。除了包装MPFR， gmpy2 还包装GMP（用于整数和有理数）和MPC（用于复杂算术）。 MPFR和MPC都使用二进制表示形式，而 Decimal 使用十进制表示形式。

I'm the maintainer of gmpy2. In addition to wrapping MPFR, gmpy2 also wraps GMP (for integer and rational numbers) and MPC (for complex arithmetic). Both MPFR and MPC use a binary representation compared to Decimal which uses a decimal representation.

下面是一个简单的示例显示与 float128 等价的使用。

Here is a quick example showing use of the equivalent of float128.

>>> import gmpy2
>>> gmpy2.set_context(gmpy2.ieee(128))
>>> gmpy2.get_context()
context(precision=113, real_prec=Default, imag_prec=Default,
        round=RoundToNearest, real_round=Default, imag_round=Default,
        emax=16384, emin=-16493,
        subnormalize=True,
        trap_underflow=False, underflow=False,
        trap_overflow=False, overflow=False,
        trap_inexact=False, inexact=False,
        trap_invalid=False, invalid=False,
        trap_erange=False, erange=False,
        trap_divzero=False, divzero=False,
        trap_expbound=False,
        allow_complex=False)
>>> gmpy2.sin(gmpy2.mpfr("1.2"))
mpfr('0.932039085967226349670134435494826026',113)

对于2.0.x系列， gmpy2.ieee（）仅创建用于支持32位，64位或128位格式的上下文。开发部门支持的精度范围更广。

For the 2.0.x series, gmpy2.ieee() only creates contexts for supporting 32, 64, or 128-bit formats. The development branch supports are wider range of precisions.

这篇关于相当于float128的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！