Matlab语言，可以做一个`single`！
示例
概述：
MATLAB中数字数组的默认数据类型为double。double是数字的浮点表示形式，此格式每个值占用8个字节（或64位）。在某些情况下，例如仅处理整数或数字不稳定不是迫在眉睫的问题时，可能不需要这么高的位深度。因此，建议考虑single精度（或其他适当类型）的好处：
更快的执行时间（在GPU上尤其明显）。
内存消耗的一半：可能double由于内存不足错误而失败；作为文件存储时更加紧凑。
使用以下方法将变量从任何受支持的数据类型转换single为：
sing_var = single(var);
一些常用的功能（如：zeros，eye，ones等），其输出double由默认值，允许指定的类型/类的输出。
将脚本中的变量转换为非默认精度/类型/类：
截至2016年7月，尚无记录的方法可从更改默认的MATLAB数据类型double。
在MATLAB中，新变量通常模仿创建它们时使用的变量的数据类型。为了说明这一点，请考虑以下示例：
A = magic(3); B = diag(A); C = 20*B; >> whos C Name Size Bytes Class Attributes C 3x1 24 double
A = single(magic(3)); % A is converted to "single" B = diag(A); C = B*double(20); % The stricter type, which in this case is "single", prevails D = single(size(C)); % It is generally advised to cast to the desired type explicitly. >> whos C Name Size Bytes Class Attributes C 3x1 12 single
因此，似乎可以强制转换/转换几个初始变量以使更改渗透到整个代码中-但不建议这样做（请参见下面的注意事项和陷阱）。
注意事项和陷阱：
重复转换是泄气由于引入数字噪声（从铸造时的single到double）或信息（从铸造时损失double到single，或之间的某些整数类型），例如：
double(single(1.2))==double(1.2)
ans=
0
使用可以稍微缓解这种情况typecast。另请参见注意浮点错误。
仅仅依靠隐含的数据类型（即什么MATLAB猜测的计算应该是输出的类型）被劝阻由于可能出现的一些非预期的效果：
为了提高代码的可读性并减少有害类型的风险，建议采用防御方法，其中将变量显式转换为所需类型。
信息丢失：当double期望结果时，如果不小心组合single和double操作数，则会产生single精度。
出乎意料的高内存消耗：当single期望结果但粗心的计算导致double输出时。
使用GPU时不必要的开销：当将gpuArray类型（即，存储在VRAM中的变量）与非gpuArray变量（即通常存储在RAM中的变量）混合在一起时，必须先以一种或另一种方式传输数据，然后才能执行计算。此操作需要时间，并且在重复计算中会非常明显。
将浮点类型与整数类型混合时会出错：未为整数和浮点类型的混合输入定义mtimes（*）之类的函数-会出错。整数类型输入根本没有定义times（.*）之类的函数-并再次出错。
>>ones(3,3,'int32')*ones(3,3,'int32')
Errorusing *
MTIMESisnotfullysupportedforintegerclasses.Atleastoneinputmustbescalar.
>>ones(3,3,'int32').*ones(3,3,'double')
Errorusing .*
Integerscanonlybecombinedwithintegersofthesameclass,orscalardoubles.
也可以看看：
MATLAB文档：浮点数。
Mathworks的技术文章：将MATLAB代码转换为定点的最佳实践。