Numpy clongdouble类型在非Numpy运算中能否维持精度？

• 不需要非得用Numpy来执行这些运算，普通Python运算也能满足精度要求，关键是别让高精度的clongdouble类型被降级。
• 你的A、B、C、D是np.clongdouble类型的高精度复数，Z0是普通double类型。运算时，低精度的Z0会自动被提升为clongdouble类型参与计算——只要你不主动把A/B/C/D转换成Python原生的complex（双精度，会丢失高精度信息），不管用普通运算符还是Numpy函数，结果都会保持clongdouble的精度。
• 举个实际运算的例子：

  # 普通Python运算，结果为np.clongdouble，精度保留
  den = A + B/z0 + C*z0 + D
  # Numpy运算，结果同样为np.clongdouble
  den_np = np.add(np.add(np.add(A, B/z0), C*z0), D)
  

  两种方式的精度表现完全一致。
• 要注意的坑：别用.item()把np.clongdouble转成Python原生complex，这会直接把高精度数据降到双精度，导致精度损失。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者clme