在 NumPy 中， 精確度管理 是刻意選擇位元深度以平衡記憶體效率與數值正確性的做法。與具有任意精度的標準 Python 整數不同，NumPy 使用固定大小的 C 類型（例如， int32_t、 uint64_t）。

1. 資料型態層級

NumPy 的資料型態定義了記憶體佔用空間。雖然 np.int_() 會根據平台提供不同的大小，但穩健的系統則依賴於 固定大小別名 （第 34 頁表格）來確保跨硬體的一致性。

• 整數：int8_t、 int16_t、 int32_t、 int64_t。
• 無符號：uint8_t 至 uint64_t。
• 指標：intptr_t、 uintptr_t。

2. 採查工具

執行算術運算前，請使用 np.iinfo() 和 np.finfo() 來檢視範圍界限。例如， 1 + np.finfo(np.longdouble).eps 可識別機器浮點數的最小單位——即加法不再改變數值的臨界值。

3. 溢位的運作原理

NumPy 在溢位時不會拋出錯誤；而是靜默失敗。使用 np.power(100, 8, dtype=np.int32) 會導致截斷，而 float64 則會轉為 inf。請使用 np.issubdtype(d, np.floating) 在操作前驗證資料類型是否為浮點數。