Python NumPy在切片时更改值

我用的是简单的公式

beta = covariance[0,1]/covariance[1,1]

协方差在哪里

[[  1.96330748e-05   2.39329295e-05]
 [  2.39329295e-05   1.05846999e-04]]

当我打印时

covariance[1,1]

---

NumPy返回0.000105846998912而不是1.05846999e-04，从而更改数组中原始项的值，只有在终端中运行此协方差[1,1]语句时，我才遇到此问题。如果我在Jupiter运行相同的东西，它就可以正常工作。你能帮我吗？

0.000105846998912

等于

1.05846999e-04

一个是科学记数法，另一个不是。

大多数“浮点”都是错误的问题，与浮点的格式和内部表示之间的差异有关。计算机不能准确地表示“格式化”浮点

需要注意的是我使用的是哪种类型的浮点，例如，这里您可以检查您是否使用了or

float64

type数组。您可以通过键入以下内容进行检查：

covariance.dtype

您可以使用numpy中的

set\u printoptions

设置值打印方式的详细信息。还要确保您了解不同python版本中的浮点值

这就是您所说的“可复制”示例：

如果我使用python3.5在jupyter下运行它，我会得到：

0.000105846999
0.000105846999
0.00010584699900000000
0.22610872038044271815
1.21901076340828695699

---

如果我在python控制台下运行它，我会得到相同的答案

两者是一样的。唯一的区别是numpy和Python如何重复发送浮点。是的，但为什么当我执行协方差[0,1]时，我得到的是2.39329295e-05，而协方差[1,1]无法得到1.05846999e-04？如果问题是得到的结果不同，您可能需要制作一个简单的可重复示例，演示如何获得不同的结果。上面的示例不允许我粘贴代码并确认您的“错误”答案。“科学”不是数据类型。这只是浮点数打印到屏幕上的方式。这几乎肯定不是差异的根源。同样，如果您能提供一个可复制的示例，或者至少提供一个jupyter输出与终端输出的示例，那就太好了。@ArtYudin，您确定您没有意外地执行

协方差[1,0]/协方差[0,0]

？这可以解释

1.219811444283643

yes的结果，但为什么当我做协方差[0,1]时，我得到的是2.39329295e-05，而不能得到协方差为[1,1]的1.05846999e-04？选中，float64，不是打印问题，同一数组使用相同语法beta=convariance[0,1]产生不同结果的公式问题/协方差[1,1]

0.000105846999
0.000105846999
0.00010584699900000000
0.22610872038044271815
1.21901076340828695699