信息处理 - 最友好的定点算法模拟python库 - 吾爱随笔录

最友好的定点算法模拟python库

信息处理 Python 固定点

2022-02-18 13:38:00

我的主要编程语言是python。有人知道在 python 中模拟定点算法的可靠 python 库吗？一个快速的谷歌搜索揭示了这一点：

https://pypi.org/project/spfpm/

有人对此有经验吗？

1个回答

我尝试过的库是：

我专门寻找一个非调整大小的定点库。我针对签名的 16.16 对它们进行了一些简单的测试。一些运算符没有为某些库定义，结果是错误。每个操作的数据类型显示结果的表示。

from IPython.display import display, Markdown

介绍

对于每个库显示固定点的简单和复合计算。
显示具有 16 位小数精度的有符号 32 位值的构造。
显示每个的最正值和最负值

bits = 32
int_bits = 16
frac_bits = bits-int_bits


def testbench(value, type_to_str_f=lambda x : str(type(x))):
    def display_result(result):
        try:
            normal_repr = float(result)
        except Exception as e:
            normal_repr = str(result)

        display(Markdown(f"+ Result: {repr(result)}\n+ float(result): {normal_repr}\n+ type(result): {type_to_str_f(result)}"))

    one = (value + 1)-value

    display(Markdown("### a"))
    display_result(value)

    # multiplication
    result = value * value
    display(Markdown("### a * a"))
    display_result(result)

    # division
    display(Markdown("### a / a"))
    try:
        result = value / value
        display_result(result)
    except Exception as e:
        display(Markdown(f"+ Result: {e}\n+ type(result): {type(e)}"))
    
    # addition
    result = value + value 
    display(Markdown("### a + a"))
    display_result(result)

    # subtraction
    result = value - value 
    display(Markdown("### a - a"))
    display_result(result)

    # power
    display(Markdown("### $a^{a}$"))
    try:
        result = value ** value
        display_result(result)
    except Exception as e:
        display(Markdown(f"+ Result: {e}\n+ type(result): {type(e)}"))

    # absolute value
    display(Markdown("### |a|"))
    try:
        result = abs(value)
        display_result(result)
    except Exception as e:
        display(Markdown(f"+ Result: {e}\n+ type(result): {type(e)}"))
    
    # most positive number
    display(Markdown("### Most Positive Value"))
    i = 1
    try:
        most_positive = one*((1<<(int_bits-1))-i)
        display_result(most_positive)
    except Exception as e:
        display(e, type(e))
        
    
    # positive overflow
    display(Markdown("### Most Positive Value + 1"))
    try:
        result = most_positive + 1
        display_result(result)

    except Exception as e:
        display(Markdown(f"+ Result: {e}\n+ type(result): {type(e)}"))
    
    # most negative
    display(Markdown("### Most Negative Value"))
    try:
        most_negative = -one*((1<<(int_bits-1))-1) -1
        display_result(most_negative)
    except Exception as e:
        display(e, type(e))

    # negative overflow
    display(Markdown("### Most Negative Value - 1"))
    try:
        result = most_negative - 1
        display_result(result)

    except Exception as e:
        display(Markdown(f"+ Result: {e}\n+ type(result): {type(e)}"))

spfpm

网址：https ://github.com/rwpenney/sfpsfpm
项目名称：spfpm
包名：定点
注意：没有调整大小的选项

from FixedPoint import FXfamily, FXnum

# data type is called "family"
family = FXfamily(n_bits=frac_bits, n_intbits=int_bits)

# construct
value = FXnum(-3, family=family)
testbench(value, type_to_str_f=lambda x: f"{value.family}")

一种

结果：FXnum(family=FXfamily(n_bits=16, n_intbits=16), scaled_value=-196608)
浮动（结果）：-3.0
类型（结果）：FXfamily（n_bits=16，n_intbits=16）

一个*一个

结果：FXnum(family=FXfamily(n_bits=16, n_intbits=16), scaled_value=589824)
浮动（结果）：9.0
类型（结果）：FXfamily（n_bits=16，n_intbits=16）

一个/一个

结果：FXnum(family=FXfamily(n_bits=16, n_intbits=16), scaled_value=65535)
浮动（结果）：0.9999847412109375
类型（结果）：FXfamily（n_bits=16，n_intbits=16）

一个+一个

结果：FXnum(family=FXfamily(n_bits=16, n_intbits=16), scaled_value=-393216)
浮动（结果）：-6.0
类型（结果）：FXfamily（n_bits=16，n_intbits=16）

一个 - 一个

结果：FXnum(family=FXfamily(n_bits=16, n_intbits=16), scaled_value=0)
浮动（结果）：0.0
类型（结果）：FXfamily（n_bits=16，n_intbits=16）

$a^{a}$

结果：FXnum(family=FXfamily(n_bits=16, n_intbits=16), scaled_value=-2428)
浮动（结果）：-0.03704833984375
类型（结果）：FXfamily（n_bits=16，n_intbits=16）

|一个|

结果：FXnum(family=FXfamily(n_bits=16, n_intbits=16), scaled_value=196608)
浮动（结果）：3.0
类型（结果）：FXfamily（n_bits=16，n_intbits=16）

最积极的价值

结果：FXnum(family=FXfamily(n_bits=16, n_intbits=16), scaled_value=2147418112)
浮动（结果）：32767.0
类型（结果）：FXfamily（n_bits=16，n_intbits=16）

最正值 + 1

结果：
类型（结果）：<class 'FixedPoint.FXoverflowError'>

最负值

结果：FXnum(family=FXfamily(n_bits=16, n_intbits=16), scaled_value=-2147483648)
浮动（结果）：-32768.0
类型（结果）：FXfamily（n_bits=16，n_intbits=16）

最负值 - 1

结果：
类型（结果）：<class 'FixedPoint.FXoverflowError'>

fp二进制

网址：https ://github.com/smlgit/fpbinary
项目名称：fpbinary
包名：fpbinary
注意：自动调整数据类型的大小

from fpbinary import FpBinary

# construct
value = FpBinary(int_bits=int_bits, frac_bits=frac_bits, signed=True, value=-3)
testbench(value, type_to_str_f=lambda x: f"{x.format}")

一种

结果：-3.0
浮动（结果）：-3.0
类型（结果）：（16、16）

一个*一个

结果：9.0
浮动（结果）：9.0
类型（结果）：（32、32）

一个/一个

结果：1.0
浮动（结果）：1.0
类型（结果）：（33、32）

一个+一个

结果：-6.0
浮动（结果）：-6.0
类型（结果）：（17、16）

一个 - 一个

结果：0.0
浮动（结果）：0.0
类型（结果）：（17、16）

$a^{a}$

结果：** 或 pow() 不支持的操作数类型：“fpbinary.FpBinary”和“fpbinary.FpBinary”
类型（结果）：<class 'TypeError'>

|一个|

结果：3.0
浮动（结果）：3.0
类型（结果）：（17、16）

最积极的价值

结果：32767.0
浮动（结果）：32767.0
类型（结果）：（34、16）

最正值 + 1

结果：32768.0
浮动（结果）：32768.0
类型（结果）：（35、16）

最负值

结果：-32768.0
浮动（结果）：-32768.0
类型（结果）：（36、16）

最负值 - 1

结果：-32769.0
浮动（结果）：-32769.0
类型（结果）：（37、16）

fxpmath

网址：https ://github.com/francof2a/fxpmath
项目名称：fxpmath
包名：fxpmath
注意：自动调整数据类型

from fxpmath import Fxp
# construct
value = Fxp(val=-3, dtype=f'fxp-s{bits}/{frac_bits}', rounding="fix", Shifting="trunc")
testbench(value, type_to_str_f=lambda x: f"{x.dtype}")

一种

结果：fxp-s32/16(-3.0)
浮动（结果）：-3.0
类型（结果）：fxp-s32/16

一个*一个

结果：fxp-s64/32(9.0)
浮动（结果）：9.0
类型（结果）：fxp-s64/32

一个/一个

结果：fxp-s64/31(1.0)
浮动（结果）：1.0
类型（结果）：fxp-s64/31

一个+一个

结果：fxp-s33/16(-6.0)
浮动（结果）：-6.0
类型（结果）：fxp-s33/16

一个 - 一个

结果：fxp-s33/16(0.0)
浮动（结果）：0.0
类型（结果）：fxp-s33/16

$a^{a}$

结果：fxp-s53/52(-0.03703703703703698)
浮动（结果）：-0.03703703703703698
类型（结果）：fxp-s53/52

|一个|

结果：abs() 的操作数类型错误：'Fxp'
类型（结果）：<class 'TypeError'>

最积极的价值

结果：fxp-s33/16(32767.0)
浮动（结果）：32767.0
类型（结果）：fxp-s33/16

最正值 + 1

结果：fxp-s33/16(32768.0)
浮动（结果）：32768.0
类型（结果）：fxp-s33/16

最负值

结果：fxp-s33/16(-32768.0)
浮动（结果）：-32768.0
类型（结果）：fxp-s33/16

最负值 - 1

结果：fxp-s33/16(-32769.0)
浮动（结果）：-32769.0
类型（结果）：fxp-s33/16

努菲

网址：https ://github.com/francof2a/fxpmath
项目名称：numfi
包名：numfi
笔记：

from numfi import numfi

# construct
value = numfi(-3, s=True, w=bits, f=frac_bits, rounding='round', overflow='wrap', fixed=True)
testbench(value, type_to_str_f=lambda x: f"{repr(x)}")

一种

结果：numfi([-3.]) s32/16-r/w
浮动（结果）：-3.0
类型（结果）：numfi([-3.]) s32/16-r/w

一个*一个

结果：numfi([9.]) s32/16-r/w
浮动（结果）：9.0
类型（结果）：numfi（[9.]）s32/16-r/w

一个/一个

结果：numfi([1.]) s32/16-r/w
浮动（结果）：1.0
类型（结果）：numfi（[1.]）s32/16-r/w

一个+一个

结果：numfi([-6.]) s32/16-r/w
浮动（结果）：-6.0
类型（结果）：numfi([-6.]) s32/16-r/w

一个 - 一个

结果：numfi([0.]) s32/16-r/w
浮动（结果）：0.0
类型（结果）：numfi（[0.]）s32/16-r/w

$a^{a}$

结果：numfi([-0.03703308]) s32/16-r/w
浮动（结果）：-0.037037037037037035
类型（结果）：numfi（[-0.03703308]）s32/16-r/w

|一个|

结果：numfi([3.]) s32/16-r/w
浮动（结果）：3.0
类型（结果）：numfi（[3.]）s32/16-r/w

最积极的价值

结果：numfi([32767.]) s32/16-r/w
浮动（结果）：32767.0
类型（结果）：numfi（[32767.]）s32/16-r/w

最正值 + 1

结果：numfi([-32768.]) s32/16-r/w
浮动（结果）：-32768.0
类型（结果）：numfi（[-32768.]）s32/16-r/w

最负值

结果：numfi([-32768.]) s32/16-r/w
浮动（结果）：-32768.0
类型（结果）：numfi（[-32768.]）s32/16-r/w

最负值 - 1

结果：numfi([32767.]) s32/16-r/w
浮动（结果）：32767.0
类型（结果）：numfi（[32767.]）s32/16-r/w

固定点

网址：https ://github.com/Schweitzer-Engineering-Laboratories/fixedpoint
项目名称：定点
包名：定点
备注：可变尺寸

from fixedpoint.fixedpoint import FixedPoint
# construct
value = FixedPoint(-3, signed=True, m=int_bits, n=frac_bits, overflow='wrap', rounding='auto')
testbench(value, type_to_str_f=lambda x: f"{repr(x)}")

一种

结果： FixedPoint('0xfffd0000', signed=1, m=16, n=16, overflow='wrap', rounding='convergent', overflow_alert='error', mismatch_alert='warning', implicit_cast_alert='warning', str_base=16)
浮动（结果）：-3.0
类型（结果）：定点（'0xfffd0000'，有符号=1，m=16，n=16，溢出='wrap'，舍入='convergent'，overflow_alert='error'，mismatch_alert='warning'，implicit_cast_alert='警告'，str_base=16)

一个*一个

结果： FixedPoint('0x900000000', signed=1, m=32, n=32, overflow='wrap', rounding='convergent', overflow_alert='error', mismatch_alert='warning', implicit_cast_alert='warning', str_base=16)
浮动（结果）：9.0
类型（结果）：定点（'0x900000000'，有符号=1，m=32，n=32，溢出='wrap'，舍入='convergent'，overflow_alert='error'，mismatch_alert='warning'，implicit_cast_alert='警告'，str_base=16)

一个/一个

结果：/：“FixedPoint”和“FixedPoint”不受支持的操作数类型
类型（结果）：<class 'TypeError'>

一个+一个

结果： FixedPoint('0x1fffa0000', signed=1, m=17, n=16, overflow='wrap', rounding='convergent', overflow_alert='error', mismatch_alert='warning', implicit_cast_alert='warning', str_base=16)
浮动（结果）：-6.0
类型（结果）：FixedPoint（'0x1fffa0000'，有符号=1，m=17，n=16，溢出='wrap'，舍入='convergent'，overflow_alert='error'，mismatch_alert='warning'，implicit_cast_alert='警告'，str_base=16)

一个 - 一个

结果： FixedPoint('0x0', signed=1, m=17, n=16, overflow='wrap', rounding='convergent', overflow_alert='error', mismatch_alert='warning', implicit_cast_alert='warning', str_base=16)
浮动（结果）：0.0
类型（结果）：FixedPoint（'0x0'，signed=1，m=17，n=16，overflow='wrap'，rounding='convergent'，overflow_alert='error'，mismatch_alert='warning'，implicit_cast_alert='警告'，str_base=16)

$a^{a}$

结果：取幂只支持正整数。
类型（结果）：<class 'TypeError'>

|一个|

结果： FixedPoint('0x30000', signed=1, m=16, n=16, overflow='wrap', rounding='convergent', overflow_alert='error', mismatch_alert='warning', implicit_cast_alert='warning', str_base=16)
浮动（结果）：3.0
类型（结果）：FixedPoint（'0x30000'，有符号=1，m=16，n=16，溢出='wrap'，舍入='convergent'，overflow_alert='error'，mismatch_alert='warning'，implicit_cast_alert='警告'，str_base=16)

最积极的价值

结果： FixedPoint('0x7fff0000', signed=1, m=33, n=16, overflow='wrap', rounding='convergent', overflow_alert='error', mismatch_alert='warning', implicit_cast_alert='warning', str_base=16)
浮动（结果）：32767.0
类型（结果）：定点（'0x7fff0000'，有符号=1，m=33，n=16，溢出='wrap'，舍入='convergent'，overflow_alert='error'，mismatch_alert='warning'，implicit_cast_alert='警告'，str_base=16)

最正值 + 1

结果： FixedPoint('0x80000000', signed=1, m=34, n=16, overflow='wrap', rounding='convergent', overflow_alert='error', mismatch_alert='warning', implicit_cast_alert='warning', str_base=16)
浮动（结果）：32768.0
类型（结果）：定点（'0x80000000'，有符号=1，m=34，n=16，溢出='wrap'，舍入='convergent'，overflow_alert='error'，mismatch_alert='warning'，implicit_cast_alert='警告'，str_base=16)

最负值

结果： FixedPoint('0x3ffff80000000', signed=1, m=34, n=16, overflow='wrap', rounding='convergent', overflow_alert='error', mismatch_alert='warning', implicit_cast_alert='warning', str_base=16)
浮动（结果）：-32768.0
类型（结果）：FixedPoint（'0x3ffff80000000'，有符号=1，m=34，n=16，溢出='wrap'，舍入='convergent'，overflow_alert='error'，mismatch_alert='warning'，implicit_cast_alert='警告'，str_base=16)

最负值 - 1

结果： FixedPoint('0x7ffff7fff0000', signed=1, m=35, n=16, overflow='wrap', rounding='convergent', overflow_alert='error', mismatch_alert='warning', implicit_cast_alert='warning', str_base=16)
浮动（结果）：-32769.0
类型（结果）：定点（'0x7ffff7fff0000'，有符号=1，m=35，n=16，溢出='wrap'，舍入='convergent'，overflow_alert='error'，mismatch_alert='warning'，implicit_cast_alert='警告'，str_base=16)

定点测试

网址：https ://github.com/sixty-north/fixedpointtest
项目名称：fixedpointtest
包名：定点
注意：可变大小。相同的包名称 Schweitzer-Engineering-Laboratories/fixedpoint。我将 setup.py 中的包名称更改为 fixedpoint2 以使它们共存。

from fixedpoint2 import FixedPoint, QFormat
value = FixedPoint(-3, qformat=QFormat(integer_bits=int_bits, fraction_bits=frac_bits))
testbench(value, type_to_str_f=lambda x: f"{repr(x)}")

一种

结果： FixedPoint(-3, QFormat(16, 16))
浮动（结果）：-3.0
类型(结果): FixedPoint(-3, QFormat(16, 16))

一个*一个

结果： FixedPoint(9, QFormat(33, 32))
浮动（结果）：9.0
类型(结果): FixedPoint(9, QFormat(33, 32))

一个/一个

结果： FixedPoint(1, QFormat(33, 32))
浮动（结果）：1.0
类型（结果）：定点（1，QFormat（33、32））

一个+一个

结果：FixedPoint(-6, QFormat(17, 16))
浮动（结果）：-6.0
类型(结果): FixedPoint(-6, QFormat(17, 16))

一个 - 一个

结果: FixedPoint(0, QFormat(18, 16))
浮动（结果）：0.0
类型(结果): FixedPoint(0, QFormat(18, 16))

$a^{a}$

结果： FixedPoint(0.037037037037038089692941866815090179443359375, QFormat(51, 46))
浮动（结果）：-0.03703703703703809
类型(结果): FixedPoint(0.037037037037038089692941866815090179443359375, QFormat(51, 46))

|一个|

结果： FixedPoint(3, QFormat(16, 16))
浮动（结果）：3.0
类型(结果): FixedPoint(3, QFormat(16, 16))

最积极的价值

结果：定点（32767，QFormat（35、16））
浮动（结果）：32767.0
类型（结果）：定点（32767，QFormat（35、16））

最正值 + 1

结果: FixedPoint(32768, QFormat(36, 16))
浮动（结果）：32768.0
类型(结果): FixedPoint(32768, QFormat(36, 16))

最负值

结果：FixedPoint(-32768, QFormat(37, 16))
浮动（结果）：-32768.0
类型(结果): FixedPoint(-32768, QFormat(37, 16))

最负值 - 1

结果: FixedPoint(-32769, QFormat(38, 16))
浮动（结果）：-32769.0
类型(结果): FixedPoint(-32769, QFormat(38, 16))

其他图书馆

https://github.com/Ahmadrzr/OpenFixedPoint

其它你可能感兴趣的问题

上一篇高斯算子的拉普拉斯算子下一篇什么是纯余弦波 cos(θ) 的 DFT

最友好的定点算法模拟python库

介绍

spfpm

一种

一个*一个

一个/一个

一个+一个

一个 - 一个

一种一种aaa^{a}

|一个|

最积极的价值

最正值 + 1

最负值

最负值 - 1

fp二进制

一种

一个*一个

一个/一个

一个+一个

一个 - 一个

一种一种aaa^{a}

|一个|

最积极的价值

最正值 + 1

最负值

最负值 - 1

fxpmath

一种

一个*一个

一个/一个

一个+一个

一个 - 一个

aaaaa^{a}

|一个|

最积极的价值

最正值 + 1

最负值

最负值 - 1

努菲

一种

一个*一个

一个/一个

一个+一个

一个 - 一个

aaaaa^{a}

|一个|

最积极的价值

最正值 + 1

最负值

最负值 - 1

固定点

一种

一个*一个

一个/一个

一个+一个

一个 - 一个

aaaaa^{a}

|一个|

最积极的价值

最正值 + 1

最负值

最负值 - 1

定点测试

一种

一个*一个

一个/一个

一个+一个

一个 - 一个

aaaaa^{a}

|一个|

最积极的价值

最正值 + 1

最负值

最负值 - 1

其他图书馆

$a^{a}$

$a^{a}$

$a^{a}$

$a^{a}$

$a^{a}$

$a^{a}$