我正在將一個matlab代碼轉換為Python。在matlab中，有一行將復數轉換為int16的代碼：
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，我試著這樣做：
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
結果是不同的（我有許多其他的值，如（1.815808483565253e 04 3.533772674703890e 04j），答案也不同！）請你幫助我得到相同的答案？
uj5u.com熱心網友回復：
MATLAB的輸出在intmin('int16') = -32768（docs）時已經飽和，即它可以作為int16變數表示的最負值。
Python對int16也有同樣的范圍（docs），但它沒有在最負值處飽和，而是經歷了下溢，包裹到范圍的頂部
k = round(-3.406578165491512e 04) = -34066>
k = k (32768*2) = 31470
當輸入仍然是浮點值時，你可以通過強制執行這些行為中的任何一種來解決這個問題，然后當輸入在-32768到32767范圍內時，你可以把它投到int16。
uj5u.com熱心網友回復：
Wolfie說的是區別，這是關于如何解決這個問題。如果你對剪切沒有意見，那么你可以使用iinfo來獲得一個整數型別的最小和最大值（或者硬編碼，如果你知道你永遠不會從int16改變它），然后使用clip來約束浮點數，使其在投遞前處于這些范圍之內。
n = -3.406578165491512e 04。
ii = np.iinfo(np.int16)
print(f "min = {ii.min}"/span>) # min = -32768
print(f "max = {ii.max}"/span>) # max = 32767
np.int16(np.clip(n, ii.min, ii.max)
# -32768;/span>。
重要提示：只有當你的float的大小大于int的大小時，這才是可靠的，因為它依賴于能夠將ii.max完全表示為一個float。請參閱這里關于何時不正確的討論。
下面是一個失敗的例子
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
(發生這種情況是因為ii.max不能被表示為浮點。超過9007199254740992，我們就失去了1的精度位置，只能指定偶數整數，所以剪裁的邊界就不正確了。
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