在 NumPy 中提取浮点有效数和指数

Question

我希望能够在 NumPy 中提取浮点数的尾数和指数。将指数作为整数很好，对于尾数也可以。将有效数字作为位域会更加方便。

我知道 Python 花车有一个 hex 方法；但是，我希望使用 numpy.float32、numpy 数组和 ufunc。我也知道 numpy view 方法允许我将浮点数视为整数，从而将其视为二进制字符串：

>>> import numpy as np

>>> b = bin(np.float32(1.23456789).view(np.int32))
'0b111111100111100000011001010010'

>>> b[-23:] # extract last 23 bits of IEEE 754 binary32 float, is significand
'00111100000011001010010'

以这种方式提取指数和符号并不方便，因为前导 0 被 bin 删除了。（虽然我可以用 0 左填充到 32 位……）

无论如何，因为 bin 不是一个 ufunc，这不方便，我将不得不遍历数组。

有没有更方便的方法来做我想做的事？

Answer 1

GPhilio 的评论触发了对 SO 的更彻底搜索，结果基于 an answer to “extracting mantissa and exponent from double in c#”:

得出以下解决方案

import numpy as np

def decompose(x: np.float32): 
    """decomposes a float32 into negative, exponent, and significand"""
    negative = x < 0
    n = np.abs(x).view(np.int32) # discard sign (MSB now 0),
                                 # view bit string as int32
    exponent = (n >> 23) - 127 # drop significand, correct exponent offset
                               # 23 and 127 are specific to float32
    significand = n & np.int32(2**23 - 1) # second factor provides mask
                                          # to extract significand
    return (negative, exponent, significand)

这种对整数进行位级运算的方法实际上比对实际位串本身更方便。

在 NumPy 中提取浮点有效数和指数

Extracting floating-point significand and exponent in NumPy

python

floating-point

numpy

significant-digits

exponent