np.float64和python float（64）的精度差异

为什么（或者看起来）python浮点比

numpy.float64

更精确。在这里，我留下一个例子：

import numpy as np

ann = 72.595895691
detections = np.array([0, 71.91000009999999], dtype=np.float64)
group_det = [1]
dist1 = [ann - detections[det] for det in group_det]
dist = np.zeros(len(group_det), dtype=np.float64)
for idx, det in enumerate(group_det):
    dist[idx] = ann - detections[det]
print(f'dist1: {dist1}')
print(f'dist {dist}')

此代码的输出为：

dist1: [0.6858955910000049]
dist [0.68589559]

我的问题是为什么dist1更精确

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注意：代码似乎在以一种非常复杂的方式进行操作，但我不得不用同样的行为剪切代码的一小部分。

正如@hpaulj在评论中提到的，这不是计算精度。它正在印刷。将此行添加到代码中，以查看在numpy中打印时所需的精度：

np.set_printoptions(precision=16)

在上述行之后输出代码：

dist1: [0.6858955910000049]
dist [0.6858955910000049]

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这是一个显示差异