Python np.tril不能使事物精确地为0 将numpy导入为np def foo（A）： （m，n）=A形状 如果m

在这段代码中，例如，当我打印出foo返回到一个随机的4x4矩阵时，出于某种原因，假定正好为0的上三角形并不是正好为0，而是在控制台中显示0.000000e+00。编译器未能清除0的原因是什么？另外，如果我直接将np.tril应用于一个随机矩阵，则可以很容易地清除0

由于某些原因，原本应该正好为0的上部三角形并没有完全为0

它被精确地设置为0。您可以通过以下方式进行测试：

res=foo（A）
打印（分辨率[0,0]==1）
打印（分辨率[0,1]==0）
打印（分辨率[0,2]==0）
打印（分辨率[1,2]==0）

这表明：

True
真的
真的
真的

您可能认为Numpy在内部舍入值或进行弱检查，但这也不是真的，因为

print（res[0,0]==1.00000000000000 1）

print

False

同样适用于

print（res[0,1]==1e-320）

。因此，问题与值不完全等于0无关。这个问题来自误导性的印刷结果

而是在控制台中显示0.000000e+00

如果打印

res

，您将看到：

数组（[[1.00000000e+00,0.00000000e+00,0.00000000e+00]，
[8.06225775e+00,9.42663983e+00,0.00000000e+00]，
[1.77635684e-15、3.72104204e-01、7.44208408e-01]]

但是如果您打印

res[0，：]

，您将得到：

数组（[1,0,0.]））

在第一种情况下获得

0.00000000 e+00

，在第二种情况下获得

0.

的事实来自Numpy的矩阵打印算法：打印数字的精度根据数组中的所有值进行调整。数字的准确性保持不变。更具体地说，Numpy检查同一行和同一列中的其他数字，以执行值的漂亮打印。如果您不相信这一点，您可以自己使用

res[2，：]

（第一行保持不变）重置

res

的值并打印它。您将得到以下结果：

数组（[[1,0,0.]），
[8.06225775, 9.42663983, 0.        ],
[0.        , 0.        , 0.        ]])

不太可能，因为我认为numpy.tril会清除正好为0的条目。为什么您认为该值不完全为零？你试过了吗0？请注意，在打印数组时，numpy会尝试使用科学记数法打印具有相同位数的所有值，或者全部打印，或者不打印。请注意，Python的默认实现是CPython，它不是编译器，而是解释器。Cython是一个编译器。PyPy是一个JIT编译器。解释器通常比编译器慢得多（但通常也不太灵活）。