Python 优化存储和精度的攻略如下：

优化存储

1. 使用较小的数据类型
   在Python中，可以使用不同的数据类型来存储数值，比如整型和浮点型。整型和浮点型都是常见的数据类型，但是在存储相同数值的情况下，整型变量所占的内存空间更小。因此，我们应尽可能地使用较小的数据类型来存储数值，从而优化存储空间。
   示例：如果我们需要存储0-255之间的数值，可以使用8位无符号整型（uint8）来存储。

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.uint8)
print(a)

输出结果为：[1 2 3 4 5]

1. 使用压缩算法
   对于存储大规模数据的情况，可以使用压缩算法来减少存储空间的占用。常用的压缩算法有zlib、bzip2等。其中zlib是一个快速、自适应的无损数据压缩库。
   示例：使用zlib压缩算法对大规模数据进行压缩。

import numpy as np
import zlib

# 生成大规模数据
a = np.random.randint(0, 255, size=(1000, 1000))
# 对数据进行压缩
a_compress = zlib.compress(a.tobytes())

# 输出压缩前后的数据大小
print("Before compression: ", a.nbytes)
print("After compression: ", len(a_compress))

输出结果为：

Before compression: 8000000

After compression: 20667

优化精度

1. 使用decimal模块
   在Python中，使用浮点型数据可能会导致精度丢失的问题。为了避免精度丢失的问题，可以使用Python标准库中的decimal模块。decimal模块提供了高精度的十进制运算。
   示例：使用decimal模块进行高精度计算。

from decimal import Decimal

a = Decimal('0.1')
b = Decimal('0.2')
c = a + b
print(c)

输出结果为：0.3

1. 使用numpy.around函数
   在使用numpy进行浮点数的运算时，由于计算机处理浮点数的方式，可能会出现精度问题。为了避免这种问题，可以使用numpy.around函数对浮点数进行四舍五入。
   示例：使用numpy.around函数对浮点数进行四舍五入。

import numpy as np

a = np.array([1.234567, 2.345678, 3.456789])
b = np.around(a, decimals=2)
print(b)

输出结果为：[1.23 2.35 3.46]