np.float64 和 python float (64) 中的精度差异答案

【问题标题】：Difference in precision in np.float64 and python float (64)np.float64 和 python float (64) 中的精度差异
【发布时间】：2020-08-12 17:02:55
【问题描述】：

为什么（或看起来）python float 比numpy.float64 具有更高的精度。这里我举个例子：

import numpy as np

ann = 72.595895691
detections = np.array([0, 71.91000009999999], dtype=np.float64)
group_det = [1]
dist1 = [ann - detections[det] for det in group_det]
dist = np.zeros(len(group_det), dtype=np.float64)
for idx, det in enumerate(group_det):
    dist[idx] = ann - detections[det]
print(f'dist1: {dist1}')
print(f'dist {dist}')

这段代码的输出是：

dist1: [0.6858955910000049]
dist [0.68589559]

我的问题是为什么 dist1 的精度更高？

注意：代码似乎以一种非常复杂的方式做事，但我不得不以相同的行为剪切我的代码的一小部分。

【问题讨论】：

这是显示差异

标签： python numpy printing precision

【解决方案1】：

正如@hpaulj 在 cmets 中提到的，它不是计算精度。它正在打印。将此行添加到您的代码中，以查看您在 numpy 中打印时想要的精度：

np.set_printoptions(precision=16)

在上面一行之后的代码输出：

dist1: [0.6858955910000049]
dist [0.6858955910000049]

【讨论】：