numpy.arange ошибки с плавающей запятой

Question

Почему np.arange(5, 60, 0.1)[150] выход 19.999999999999947. Но np.arange(5, 60, 0.5)[30] выход 20.0?

Почему это происходит?

Answer 1

Это потому, что поплавки (в большинстве случаев) не могут представлять точное значение, которое вы положили. Попробуйте print("%.25f" % np.float64(0.1)), который возвращает 0.1000000000000000055511151, что не совсем точно 0.1.

Numpy уже обеспечивает хорошее обходное решение для почти равных (с плавающей запятой) сравнений: np.testing.assert_almost_equal, поэтому вы можете протестировать с помощью np.testing.assert_almost_equal(20,np.arange(5, 60, 0.1)[150]).

Причина, по которой ваш второй пример дает реальное значение, заключается в том, что 0.5 может быть представлен как точный поплавок 2**(-1) = 0.5, и поэтому умножения с этим значением не страдают от этой проблемы с плавающей запятой.