在 numpy 上下文中，固定大小的双精度数组是什么？

“固定大小的双精度数组”直译成俄语就是
“固定大小的实数数组”。

“double” 是用于实数或小数计算的基本类型。

这个奇怪的名字是有历史根源的，这就是C语言的历史。最初，C 语言中计算的主要类型是“ float ”——“单精度浮点数” 。它占用32位。类型“ double ”表示“双精度浮点数”。它需要 64 位，精度大约是“浮点数”的两倍。随着处理器和内存成本的降低，“double”开始被更频繁地使用。现在我们处理的是“双精度”数字，而之前我们处理的是“浮点”数字。

Python 的作者们把术语弄得更加混乱。在 Python 中，“单精度实数”类型不能直接访问；所有计算均以双精度完成，用 表示float。当一个 Pythonist 说话时，float他的意思是double。

在 NumPy 中两种类型均可用：numpy.float32或numpy.single用于单精度。并且numpy.double或numpy.float64为双倍。

double是双精度数字。即一个小数占用8个字节，其中1位表示符号，接下来的11位表示数的阶数，剩下的52位表示尾数。

数组-数组。数组由一定数量的元素组成，每个元素都可以通过索引访问。

固定大小数组- 元素数量不能改变的数组（不能添加或删除元素）。

固定大小的双精度数组- 其元素均为双精度浮点数的数组，每个元素都可以通过索引访问，且其数量是固定的。

C++ 示例：

#include <iostream>
using namespace std;
int main(){
    double arrayOfDoubles[100] = {0}; // Создание массива

    cout << arrayOfDoubles[0]; // Получение первого элемента
    cin >> arrayOfDoubles[0]; // Изменение первого элемента
}

在 numpy 的上下文中，表达式“固定大小的双精度数组”的意思是：

固定大小：

与 Python 列表不同，numpy.arrays 具有固定数量的元素。一旦创建了数组，其大小（形状）就无法改变（但可以创建具有不同大小的新数组，例如使用.reshape() 或 np.concatenate()）。

双精度数组（双精度数数组）：

numpy 将数据作为单一类型的元素存储在数组中（与 Python 列表不同，列表可以包含不同类型的元素）。 “双精度”通常表示双精度数（64 位浮点数）。在 numpy 中，这对应于 float64 类型。