Numpy数组被四舍五入？小浮点数的减法答案

【问题标题】：Numpy array being rounded? subtraction of small floatsNumpy数组被四舍五入？小浮点数的减法
【发布时间】：2015-07-30 19:46:15
【问题描述】：

我将 numpy 数组的元素分配为等于减去“小”值的 python 浮点型数字。当我这样做并尝试通过打印到命令行来验证结果时，数组被报告为全零。这是我的代码：

import numpy as np
np.set_printoptions(precision=20)

pc1x = float(-0.438765)
pc2x = float(-0.394747)

v1 = np.array([0,0,0]) 

v1[0] = pc1x-pc2x

print pc1x
print pc2x
print v1

输出如下所示：

-0.438765
-0.394747
[0 0 0]

我预计 v1 会这样：

[-0.044018 0 0]

我承认，我是 numpy 的新手，这可能是对 numpy 和 float 如何工作的明显误解。我认为更改 numpy 打印选项会解决问题，但没有运气。任何帮助都很棒！谢谢！

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy rounding pretty-print

【解决方案1】：

您使用v1 = np.array([0,0,0]) 声明数组，numpy 假设您需要一个 int 数组。对其进行的任何后续操作都将保持此 int 数组状态，因此在明智地添加少量元素后，它会转换回 int （导致全为零）。用

声明它

v1 = np.array([0,0,0],dtype=float)

在dtype docs page. 中有详细介绍 numpy 的大量特定于 numpy 的/平台特定的数据类型

【讨论】：

【解决方案2】：

您正在使用整数数据类型创建数组（由于您没有指定它，NumPy 使用您提供的初始数据的类型）。让它成为一个浮点数：

>>> v1 = np.array([0,0,0], dtype=np.float)
>>> v1[0] = pc1x-pc2x
>>> print v1
[-0.04401800000000000157  0.                      0.                    ]

或者改变传入的数据类型：

>>> v1 = np.array([0.0, 0.0, 0.0])
>>> v1[0] = pc1x-pc2x
>>> print v1
[-0.04401800000000000157  0.                      0.                    ]

【讨论】：