Python 为什么不'；这些浮点数是否相等？

在下面的代码中，如果x0==x1和y0==y1，那么它应该这样告诉我。在我使用的示例中，它们是。然而，Python只是说x值相等，而不是y值相等

代码如下：

print "arc2x0 = ", arc2x0, ", arc2x1 = ", arc2x1
print "arc2y0 = ", arc2y0, ", arc2y1 = ", arc2y1

if arc2x0 == arc2x1:
    print "x0 == x1"
else:
    print "x0 != x1"

if arc2y0 == arc2y1:
    print "y0 == y1"
else:
    print "y0 != y1"

以下是输出：

arc2x0 =  5 , arc2x1 =  5.0
arc2y0 =  -4.16026900507 , arc2y1 =  -4.16026900507
x0 == x1
y0 != y1

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知道为什么y值是相等的吗？这些值的计算方法相同。也许有比我所看到的更精确的不平等？任何打印该精度的方法或任何其他调试方法？

请参见。

请参见。

这是由于浮点运算的原理，您应该手动截断数字，以强制将精度设置为所需的数字：

a=-4.16026900507

figures =9
a=round(a*(10**figures))/(10**figures) # truncates the digits
print a

但我认为最好的方法是使用十进制：

from decimal import *
a = Decimal ('your number as a string')

---

这是由于浮点数的工作原理，您应该手动截断数字以强制精度达到所需的数字：

a=-4.16026900507

figures =9
a=round(a*(10**figures))/(10**figures) # truncates the digits
print a

但我认为最好的方法是使用十进制：

from decimal import *
a = Decimal ('your number as a string')

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是的，比你看到的更精确。问题是==运算符通常不应与浮点一起使用。浮点数具有有限的精度和累积舍入误差，以及由于无法精确存储所有十进制值而导致的不精确性。e、 g

>>> print '%.18f' % 0.1
0.100000000000000006

>>> 0.4 - 0.3 == 0.1
False

比较浮点数是否相等的最佳方法是比较它们是否接近相等：

def nearly_equal(x, y, epsilon=1e-7):
    return abs(x - y) < epsilon

def几乎相等（x，y，ε=1e-7）：
返回abs（x-y）

通过比较浮点数之间的差值是否小于epsilon值，该值表示接近程度被视为足够接近而相等

---

您可以始终使用decimal.decimal类型来避免这些问题。

是的，精度比您看到的要高。问题是==运算符通常不应与浮点一起使用。浮点数具有有限的精度和累积舍入误差，以及由于无法精确存储所有十进制值而导致的不精确性。e、 g

>>> print '%.18f' % 0.1
0.100000000000000006

>>> 0.4 - 0.3 == 0.1
False

比较浮点数是否相等的最佳方法是比较它们是否接近相等：

def nearly_equal(x, y, epsilon=1e-7):
    return abs(x - y) < epsilon

def几乎相等（x，y，ε=1e-7）：
返回abs（x-y）

通过比较浮点数之间的差值是否小于epsilon值，该值表示接近程度被视为足够接近而相等

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您可以始终使用decimal.decimal类型来避免这些问题。

打印“arc2y0=%r，arc2y1=%r”%（arc2y0，arc2y1）

您将看到您拥有的数字并不完全相等

打印“arc2y0=%r，arc2y1=%r”%（arc2y0，arc2y1）

您将看到，您拥有的数字并不完全相等。在比较浮点时，无论精度如何，您都会遇到类似的问题。如果你鼓吹使用numpy，因为它有更高精度的浮点数，那就错了。@Paddy3118我刚刚检查过，你是对的，我找不到我读到的numpy有这个问题的地方，反正我编辑了答案。你在比较浮点数时，无论精度如何，都会遇到类似的问题。如果你鼓吹使用numpy，因为它有更高精度的浮点数，那就错了。@Paddy3118我刚刚检查过，你是对的，我找不到我在哪里读到的numpy有这个，反正我编辑了答案