【问题标题】:Will dtype affect Pandas calculation performance? [closed]dtype 会影​​响 Pandas 的计算性能吗? [关闭]
【发布时间】:2021-04-18 07:44:38
【问题描述】:

除了内存使用和磁盘使用,float16 计算会比 Pandas 数据帧中的 float32 计算更快吗?如果是这样,我应该期待多少性能?

【问题讨论】:

    标签: python pandas performance dataframe optimization


    【解决方案1】:

    float16 计算 比 float32 慢得多,这是因为 c 中没有等效的 float16。

    由于python是基于c的,因为c中没有对应的,numpy创建了一个方法来执行float16。

    (float 是一个 32 位 IEEE 754 单精度浮点数,符号 1 位,(指数 8 位,值 23*),即 float 有 7 位小数精度)

    因为这个(相当于在float16上工作的过程)float16比float32或float64慢

    Python Numpy Data Types Performance。说说吧

    【讨论】:

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