numpy линейная алгебра произвольной точности

У меня есть массив 2d [средний / большой размер - скажем, 500x500]. Я хочу найти собственные значения элемента - мудрый показатель этого. Проблема в том, что некоторые из значений довольно отрицательны (-800, -1000 и т. д.), а их показатели ниже нуля (что означает, что они настолько близки к нулю, так что numpy рассматривает их как ноль). в любом случае использовать произвольную точность в numpy?

Как я мечтаю:

import numpy as np

np.set_precision('arbitrary') # <--- Missing part
a = np.array([[-800.21,-600.00],[-600.00,-1000.48]])
ex = np.exp(a)  ## Currently warns about underflow
eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(ex)

Я безрезультатно искал решение с gmpy и mpmath. Любая идея будет приветствоваться.