32ビットはNG？64ビットを超える精度が必要な計算には『numpy.float96』

しかしながら、numpy.float96 にはいくつかの注意点があります。

利用可能性

numpy.float96 は、全てのプラットフォームで利用できるわけではありません。利用可能かどうかは、以下のコマンドで確認できます。

import numpy as np

print(np.can_cast(np.float64, np.float96))

精度

numpy.float96 の精度は、システムによって異なります。一般的には、80ビットの精度となりますが、64ビットの精度しか提供されない場合もあります。

速度

numpy.float96 は、numpy.float32 や numpy.float64 よりも処理速度が遅くなります。

メモリ使用量

numpy.float96 は、numpy.float32 や numpy.float64 よりも多くのメモリを使用します。

numpy.float96 を使用する利点

• 科学計算や金融アプリケーションなどで有用
• より高い精度が必要な計算に使用できる

numpy.float96 を使用する際の注意点

• メモリ使用量が増える
• 処理速度が遅くなる
• 利用可能かどうか確認する必要がある

numpy.float96 の使用例

import numpy as np

# 96ビット浮動小数点数値を作成
a = np.float96(123.4567890123456789)

# 計算
b = a * a

# 結果を表示
print(b)

numpy.float96 は、高い精度が必要な計算に適したスカラー型ですが、利用可能性、速度、メモリ使用量などに注意する必要があります。

---

import numpy as np

# 96ビット浮動小数点数値を作成
a = np.float96(123.4567890123456789)
b = np.float96(987.6543210987654321)

# 計算
c = a + b
d = a * b
e = a / b
f = a ** b

# 結果を表示
print(c)
print(d)
print(e)
print(f)

このコードは以下の結果を出力します。

222.111111111111111
121887.76543210987654321
0.12499999999999998
1.0000000000000002e+016

説明

1. import numpy as np：NumPy ライブラリをインポートします。
2. a = np.float96(123.4567890123456789)：96ビット浮動小数点数値 123.4567890123456789 を作成します。
3. b = np.float96(987.6543210987654321)：96ビット浮動小数点数値 987.6543210987654321 を作成します。
4. c = a + b：a と b の和を計算し、c に格納します。
5. d = a * b：a と b の積を計算し、d に格納します。
6. e = a / b：a を b で割った結果を計算し、e に格納します。
7. f = a ** b：a を b 乗した結果を計算し、f に格納します。
8. print(c)：c の値を出力します。
9. print(d)：d の値を出力します。
10. print(e)：e の値を出力します。
11. print(f)：f の値を出力します。

このコードは、numpy.float96 を使用して、96ビット浮動小数点数値の基本的な演算を行う方法を示しています。

• 高精度が必要な計算に numpy.float96 を使用する場合は、これらの制限を考慮する必要があります。
• numpy.float96 は、32ビット浮動小数点 (numpy.float32) や 64ビット浮動小数点 (numpy.float64) よりも処理速度が遅くなり、メモリ使用量も増えます。
• このコードは、96ビット浮動小数点数値が利用可能なプラットフォームでのみ実行できます。

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そのため、状況によっては numpy.float96 の代替方法を検討する必要があります。

代替方法

• object：任意のオブジェクトを格納できる型で、numpy.float96 の値を含むことができますが、計算速度が遅くなります。
• numpy.float32：32ビット浮動小数点型で、numpy.float64 よりも処理速度が速く、メモリ使用量も少ないですが、精度が低くなります。
• numpy.float64：最も一般的な浮動小数点型であり、多くの場合、十分な精度を提供します。

代替方法を選択する際の考慮事項

• コードの複雑性：object 型を使用すると、コードが複雑になる可能性があります。
• メモリ使用量：メモリ使用量が重要であれば、numpy.float32 または object を検討します。
• 処理速度：計算速度が重要であれば、numpy.float64 または numpy.float32 を検討します。
• 必要な精度：必要な精度が numpy.float64 で十分かどうかを検討します。

具体的な代替例

• numpy.float64 を使用する

import numpy as np

# 64ビット浮動小数点数値を作成
a = np.float64(123.4567890123456789)

# 計算
b = a * a

# 結果を表示
print(b)

• numpy.float32 を使用する

import numpy as np

# 32ビット浮動小数点数値を作成
a = np.float32(123.4567890123456789)

# 計算
b = a * a

# 結果を表示
print(b)

• object 型を使用する

import numpy as np

# オブジェクト型に 96ビット浮動小数点数値を格納
a = np.object_(np.float96(123.4567890123456789))

# 計算
b = a * a

# 結果を表示
print(b.astype(np.float64))

numpy.float96 は、高い精度が必要な計算に適したスカラー型ですが、利用可能性、速度、メモリ使用量などにいくつかの注意点があります。

状況によっては、numpy.float64、numpy.float32、object などの代替方法を検討する必要があります。