【Python・NumPy】finfo()でfloat型が正確に扱えるおおよその10進桁数(precision)を取得する方法

PythonのNumPyで、ある浮動小数点型が正確に表現できる「おおよその10進数の桁数」を調べるには、numpy.finfo()メソッドのprecision属性を使用します。finfo()の第一引数には、情報を取得したいfloatデータ型(float16・float32・float64など)を指定します。

finfo()で取得できる主な属性は以下のとおりです。

• precision:そのfloat型が正確に扱えるおおよその10進桁数(有効数字)
• iexp:指数部に割り当てられているビット数
• min:指定したdtypeで表現できる最小値
• max:指定したdtypeで表現できる最大値

手順

ステップ1:ライブラリのインポート

最初に、必要なライブラリをインポートします。

import numpy as np

ステップ2:float16型の情報を確認

np.float16の値をfinfo()に渡し、precision(おおよその10進桁数)、iexp(指数部のビット数)、min(最小値)、max(最大値)を順番に出力します。

a = np.finfo(np.float16(45.976))
print("おおよその10進桁数(precision)...\n", a.precision)
print("指数部のビット数(iexp)...\n", a.iexp)
print("float16型の最小値(min)...\n", a.min)
print("float16型の最大値(max)...\n", a.max)

ステップ3:float32型の情報を確認

同様に、単精度のnp.float32についても各属性を出力します。

b = np.finfo(np.float32(22.3))
print("おおよその10進桁数(precision)...\n", b.precision)
print("指数部のビット数(iexp)...\n", b.iexp)
print("float32型の最小値(min)...\n", b.min)
print("float32型の最大値(max)...\n", b.max)

ステップ4:float64型の情報を確認

最後に、倍精度のnp.float64(Python標準のfloatと同等)についても確認します。

c = np.finfo(np.float64(29.2))
print("おおよその10進桁数(precision)...\n", c.precision)
print("指数部のビット数(iexp)...\n", c.iexp)
print("float64型の最小値(min)...\n", c.min)
print("float64型の最大値(max)...\n", c.max)

完全なサンプルコード

import numpy as np

# float型が正確に表現できるおおよその10進桁数を取得するには、
# numpy.finfo()メソッドのprecision属性を使用します。
# finfo()の第一引数には、情報を取得したいfloatデータ型を渡します。

# float16型の場合
a = np.finfo(np.float16(45.976))
print("おおよその10進桁数(precision)...\n", a.precision)
print("指数部のビット数(iexp)...\n", a.iexp)
print("float16型の最小値(min)...\n", a.min)
print("float16型の最大値(max)...\n", a.max)

# float32型の場合
b = np.finfo(np.float32(22.3))
print("おおよその10進桁数(precision)...\n", b.precision)
print("指数部のビット数(iexp)...\n", b.iexp)
print("float32型の最小値(min)...\n", b.min)
print("float32型の最大値(max)...\n", b.max)

# float64型の場合
c = np.finfo(np.float64(29.2))
print("おおよその10進桁数(precision)...\n", c.precision)
print("指数部のビット数(iexp)...\n", c.iexp)
print("float64型の最小値(min)...\n", c.min)
print("float64型の最大値(max)...\n", c.max)

実行結果

おおよその10進桁数(precision)...
3
指数部のビット数(iexp)...
5
float16型の最小値(min)...
-65500.0
float16型の最大値(max)...
65500.0

おおよその10進桁数(precision)...
6
指数部のビット数(iexp)...
8
float32型の最小値(min)...
-3.4028235e+38
float32型の最大値(max)...
3.4028235e+38

おおよその10進桁数(precision)...
15
指数部のビット数(iexp)...
11
float64型の最小値(min)...
-1.7976931348623157e+308
float64型の最大値(max)...
1.7976931348623157e+308

結果のまとめ

このように、finfo()を使えば各float型の精度や表現範囲をひと目で確認できます。半精度のfloat16はメモリ消費を抑えられる代わりに精度が低く、倍精度のfloat64は高い精度と非常に広い表現範囲を持ちます。機械学習や科学技術計算など、用途に応じて適切なデータ型を選択することが重要です。