Python 可能的舍入错误？

我有一段代码，给定一些x和y浮点，我必须将它们减去另一个浮点，然后将它们放入numpy数组的前两个索引中。我要减去的浮点数已经在numpy数组中给出了。然而，我遇到了一个奇怪的问题，分别减去指数会得到一个不同于减去numpy数组的答案。代码如下：

import numpy as np

def calcFunc(x, y):
    array = np.zeros(2)
    print ("X is", x, "otherArr[0] is", otherArr[0])
    print ("Y is", y, "otherArr[1] is", otherArr[1])
    array[0] = x - otherArr[0]
    array[1] = y - otherArr[1]
    temp1 = np.array(x, y)
    temp1 = np.subtract(temp1, otherArr)
    print("temp1 is" , temp1)
    print("sub is", array)

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y = np.linspace(-3, 3, 50)

otherArr = np.random.rand(2) * 0.25
for i in range(len(x)):
    for j in range(len(y)):
        calcFunc(x[i], y[j])

其中x和y是我在别处得到的一些浮点，并传递到这个函数中，这个函数进行减法，所以它会改变每次迭代。然后，代码输出为：

X is -3.0 otherArr[0] is 0.129294357724
Y is -3.0 otherArr[1] is 0.0308568538399
temp1 is [-3.12929436 -3.03085685]
array is [-3.12929436 -3.03085685]
X is -3.0 otherArr[0] is 0.129294357724
Y is -2.87755102041 otherArr[1] is 0.0308568538399
temp1 is [-3.12929436 -3.03085685]
array is [-3.12929436 -2.90840787]
X is -3.0 otherArr[0] is 0.129294357724
Y is -2.75510204082 otherArr[1] is 0.0308568538399
temp1 is [-3.12929436 -3.03085685]
array is [-3.12929436 -2.78595889]
X is -3.0 otherArr[0] is 0.129294357724
Y is -2.63265306122 otherArr[1] is 0.0308568538399
temp1 is [-3.12929436 -3.03085685]
array is [-3.12929436 -2.66350992]
X is -3.0 otherArr[0] is 0.129294357724
Y is -2.51020408163 otherArr[1] is 0.0308568538399
temp1 is [-3.12929436 -3.03085685]
array is [-3.12929436 -2.54106094]
X is -3.0 otherArr[0] is 0.129294357724
Y is -2.38775510204 otherArr[1] is 0.0308568538399
temp1 is [-3.12929436 -3.03085685]
array is [-3.12929436 -2.41861196]

我假设这与Y在第一次迭代后有更多的小数有关，并且出现了某种舍入误差。然而，为什么结果不同于简单地减去指数呢？这不是数组减法首先要做的吗

np.array(x, y)

这不是创建两元素数组的方式。您需要将单个类似数组的参数传递给

数组

，而不是单个元素：

np.array([x, y])

现在，您实际上正在将

y

作为

dtype

参数传递。我不确定这是否是一个bug，它不会引起

类型错误。在任何情况下，您实际上得到的是一个0维数组（是的，0），其唯一元素是
x
，广播规则意味着：

temp1 = np.subtract(temp1, otherArr)

生成
np.array（[x-otherArr[0]，x-otherArr[1]]）
numpy.array（x，y）
应引发
TypeError:数据类型不清楚
。您发布的代码似乎与实际运行的代码不匹配。你能发布一个吗？你发布的输出似乎表明，在你的真实代码中，你做了类似于
temp1=numpy.array（[x，x]）
，混淆了
x
和
y
@user2357112的事情。我添加了一个应该立即运行的MCVE，哇，太蠢了。考虑到我的python初学者技能以及我所做的一切，我认为如果我做错了，编译器会抓住它，但这是一个糟糕的假设。谢谢