Python numpy顺序依赖吗？

我注意到

numpy.mean（）

和

numpy.var（）

的输出随着其参数顺序的变化而变化

这只与浮点数的精度有关，否则我会错过什么

import numpy

l1 = [1.0, 0.69, 0.65, 0.7, 0.64, 0.8]
l2 = [1.0, 0.7, 0.69, 0.65, 0.64, 0.8]

assert sorted(l1) == sorted(l2)

print repr(numpy.mean(l1))
print repr(numpy.mean(l2))

print repr(numpy.var(l1))
print repr(numpy.var(l2))

这里是我获得的输出：

0.7466666666666667
0.74666666666666659
0.015522222222222222
0.015522222222222224

NumPy使用（在本例中）64位浮点。不能以无限精度表示所有数字。 此数据类型可以容纳15位有效数字。这意味着你的号码中的最后一个数字是没有意义的。 因此，要比较我们的数字，请使用

numpy.allclose

：

>>> numpy.allclose(numpy.mean(l1), numpy.mean(l2))
True

---

浮点加法是交换的，但不是结合的，所以加法的顺序很重要。对于一个更极端的例子，请尝试

l1=[1e17,3.0，-1e17]

和

l2=[1e17，-1e17,3.0]

，它们分别计算了

0.0

和

1.0

的平均值。（顺便说一句，这两个结果将无法通过Mike Müller提到的

allclose

测试。）