fxpmath：无符号数相减获有符号结果的最优实现方案

问题原因：无符号Fxp类型执行减法时，若结果为负会触发无符号溢出，最终被截断为0，这是无符号数值类型的固有行为。以下是几种无需修改原变量类型的优化实现方式：

方案1：直接操作底层raw值计算 #

利用fxpmath的raw属性获取无符号数的底层整数表示，直接计算差值后赋值给有符号结果的raw属性，绕过无符号溢出限制：

import numpy as np
from fxpmath import Fxp as fxp

t1 = fxp(4, False, 9, 3)
t2 = fxp(5, False, 9, 3)
inter1 = fxp(0, True, 9, 3, raw=True)

# 直接计算底层raw值的差值并赋值
inter1.raw = t1.raw - t2.raw
print(inter1)  # 输出：-1.00

方案2：临时转为有符号类型计算 #

临时将原无符号变量转为有符号类型（不修改原变量），执行减法后存入有符号结果：

# 临时转换为有符号类型，原变量保持不变
t1_temp = t1.astype(signed=True)
t2_temp = t2.astype(signed=True)
inter1(t1_temp - t2_temp)
print(inter1)  # 输出：-1.00

方案3：手动判断大小处理 #

通过比较数值大小，分别处理正负差值，避免无符号溢出：

if t1 >= t2:
    inter1(t1 - t2)
else:
    # 计算正数差值后取负，赋值给有符号结果
    inter1(-(t2 - t1).get_val())
print(inter1)  # 输出：-1.00

其中方案1为最优选择，直接操作底层数值，无需额外类型转换或条件判断，效率最高且满足你不修改原变量类型的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lucien Pruvot