Python numpy矩阵的结果不一致

2019年7月21日 304次阅读

我有一个浮点值的矩阵,我尝试获取列和行的摘要.该矩阵是对称的.

>>> np.sum(n2[1,:]) #summing second row
0.80822400592582844
>>> np.sum(n2[:,1]) #summing second col
0.80822400592582844
>>> np.sum(n2, axis=0)[1]
0.80822400592582899
>>> np.sum(n2, axis=1)[1]
0.80822400592582844

它给出了不同的结果.为什么？

最佳答案 numpy使用的数字是双精度数,精确度最多为16位小数.看起来差异发生在第16位,其余数字相等.如果您不需要这种精度,可以使用舍入函数np.around(),或者您实际上可以尝试使用np.longdouble类型来获得更高的准确度.

您可以使用np.finfo检查类型的准确性：

>>> print np.finfo(np.double).precision
>>> 15

一些numpy函数不会接受我认为的长双精度,并且会将其强制转换为double,从而截断额外的数字. Numpy precision

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