Question

HDF5支持所有的NumPy整型长度（从1字节到8字节）、有符号无符号、little-endian和big-endian。当一个超出范围的值被硬塞入一个小类型数据集时，HDF5的默认行为是将值截断，而不是像某些版本的NumPy那样进行“滚动”：

至于浮点数据，HDF5同时支持单精度和双精度的浮点（分别是4字节和8字节）。

HDF5的类型系统非常强大，它甚至能够支持一种不寻常的浮点精度：“半精度”浮点。这是一种2字节的小浮点数，在NumPy中是float16。由于它们只占用单精度浮点一半的空间，常用于图像和视频的处理程序。它们适用于对精度要求不高而16位整型又无法涵盖其动态取值范围的情况。

记住这只是一种存储格式。在NumPy中对半精度浮点数据作运算之前，你首先需要进行类型转换，因此速度较慢。你可以使用Dataset.read_direct、Dataset.astype环境管理器或干脆在读取后进行转换：

如果你数据的取值范围在10⁻⁸到60 000之间且对其精度不太在意，那么使用半精度浮点是一个很好的节省磁盘空间的手段。