Python，比较浮点是否接近整数

我正在编写一个程序来分析推特中的情绪。我想执行一个测试，其中我有一个tweet数据集，如下所示：

label,text  
0, blabla  
1, blablabla  
0, blablablabla  

其中标签是极性（0负1正），文本是Tweet。现在，我的程序返回的不是0或1，而是介于0.0和1.0之间的值，因此可能是0.33

为了执行测试，我查找了

比较几乎相等的值

，我发现了问题，但出于某种原因

让我给你看看我得到的一些例子：

mycode: 1.0 dataset:0
mycode: 0.8 dataset:0
mycode: 0.0 dataset:0
mycode: 0.0 dataset:0
mycode: 0.5 dataset:0
mycode: 1.0 dataset:0
mycode: 1.0 dataset:0
mycode: 1.0 dataset:0
mycode: 0.0 dataset:0
mycode: 0.0 dataset:0
mycode: 0.66 dataset:0
mycode: 0.0 dataset:0
mycode: 0.33 dataset:0
mycode: 1.0 dataset:0
mycode: 0.66 dataset:0

于是我做了：

#分析每条推文
对于索引，df.iloc[：15]中的行
测试=感觉（第['text'行]）
如果np.isclose（test.emotions（）.get（'positivity'），第['label']行，rtol=0.8）：
正确=正确+1
打印（“mycode:+str（test.emotions（）.get（'positivity'））+”数据集：“+str（row['label'）））；

---

我一共得到了正确的答案：5，但我至少应该得到9个正确的猜测，我认为问题来自

rtol

和

atol

，但我不知道如何使用它。我希望能够检查

猜测值+或-tolerance==数据集的值

您能帮我吗？我的目标是将0.4设置为公差，因此如果我得到[0.0,0.4]，我将其设置为0，[0.6,1]我将其设置为1

是否有机会-（负面）？看起来更像是0到1之间的概率<代码>>如果我的代码+公差>=1.0，则为“肯定”；如果我的代码+公差>=1.0，则为“否定”@simpleApp按照我所做的输入：

对于索引，df.iloc[:15]中的行。iterrows（）：test=Feel（row['text']）if test emotions（）.get（'positivity'）<0.5：if 0==row['label']：correct=correct+1 elif test.emotions（）.get（'positivity'））>0.5：如果1==行['label']：correct=correct+1