Python-zip方法和舍入行为

刚才看到了python内置的

zip（）

中一个相当奇怪的行为。我给了它一个整数数组，但它给出了一个扩展版本

这是原始数组，我的目标是生成一个字典，其中包含每个唯一元素的占用比例

np

是Numpy

 a = np.array([1, 2, 3, 1, 1, 2, 1])

所以我去做什么

elems, counts = np.unique(a, return_counts=True)

它吐出

（数组（[1,2,3]），数组（[4,2,1]））

。对的但现在我想要的是比例，而不是计数（四舍五入到第三位数），所以我想要

它给出了

计数的
数组（[0.571,0.286,0.143]）
。现在将其压缩到搜索的目录中：

dict(zip(*(elems, counts)))

这意味着
{1:0.57099999999995，2:0.285999999999998，3:0.1429999999999999}
，所以看起来四舍五入的计数增加了一些数字
 打印
Numpy
数组时，Numpy只显示不同数量的有效数字。您可以使用来调整打印精度

使用数据的示例：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 1, 1, 2, 1])
elems, counts = np.unique(a, return_counts=True)
counts = np.round(counts/a.size, 3)
np.set_printoptions(precision=20)
print(counts)

产出：

[ 0.57099999999999995204  0.28599999999999997646  0.14299999999999998823]

不，这只是与常规的浮动对象不同的
numpy
打印对象。
[ 0.57099999999999995204  0.28599999999999997646  0.14299999999999998823]