np.int16 和 int16 matlab 之间的区别？答案

【问题标题】：diffrence between np.int16 and int16 matlab?np.int16 和 int16 matlab 之间的区别？
【发布时间】：2021-11-01 03:52:36
【问题描述】：

我正在将 matlab 代码转换为 Python。在matlab中有一行将复数转换为int16：

real = int16(real(-3.406578165491512e+04 + 9.054663292273188e+03i));
imag= int16(imag(-3.406578165491512e+04 + 9.054663292273188e+03i));  

real= -32768
imag=9055

在python中我试过这个：

real = np.int16(round(np.real(-3.406578165491512e+04 + 9.054663292273188e+03j)))
imag = np.int16(round(np.imag(-3.406578165491512e+04 + 9.054663292273188e+03j)))

real= 31470
imag=9055

结果不同（我有许多其他值，例如 (1.815808483565253e+04 + 3.533772674703890e+04j) 有不同的答案！）你能帮我得到相同的答案吗？

【问题讨论】：

标签： python numpy matlab type-conversion complex-numbers

【解决方案1】：

MATLAB 输出已在 intmin('int16') = -32768 (docs) 处饱和，即它可以表示为 int16 变量的最大负值。

Python 对 int16 (docs) 有相同的范围，但它没有在最大负值处饱和，而是遇到下溢，环绕到范围的顶部

k = round(-3.406578165491512e+04) = -34066
k = k + (32768*2) = 31470

当输入仍然是浮点值时，您可以通过强制执行您首选的行为来解决此问题，然后当输入在-32768 to 32767 范围内时，您可以将其强制转换为int16。

【讨论】：

【解决方案2】：

Wolfie 发现了差异，这是关于如何解决它的问题。如果你对裁剪没问题，那么你可以使用iinfo 来获取整数类型的最小值和最大值（或者硬编码，如果你知道你永远不会从 int16 更改它）然后使用clip 在投射之前将浮动限制在这些范围内。

n = -3.406578165491512e+04

ii = np.iinfo(np.int16)
print(f"min = {ii.min}") # min = -32768
print(f"max = {ii.max}") # max = 32767

np.int16(np.clip(n, ii.min, ii.max))
# -32768

重要提示：这仅在您的浮点数大于 int 的大小时才可靠，因为它依赖于能够将 ii.max 完全表示为浮点数。 See here for a discussion of when this is not true.

这是一个失败的例子

n = np.float64(1e100)

ii = np.iinfo(np.int64)
print(f"max: {ii.max}") # max = 9223372036854775807

clipped = np.clip(n, ii.min, ii.max)
print(f"clipped to: {int(clipped)}") # clipped to: 9223372036854775808
print(f"as int: {np.int64(clipped)}") # as int: -9223372036854775808

（发生这种情况是因为 ii.max 不能表示为浮点数。超过 9007199254740992，我们失去了 1 的精度位置，只能指定偶数，因此裁剪的边界变得不正确。）

【讨论】：