np.sum 不返回精确的总和[重复]答案

【问题标题】：np.sum does not return exact summation [duplicate]np.sum 不返回精确的总和[重复]
【发布时间】：2020-07-18 20:39:53
【问题描述】：

考虑以下数字的 numpy 向量：

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

显然，这些数字的总和为 1。但是，在计算时

b = np.sum(a)

我明白了

print (b)
0.9999999999999999

谁能解释一下为什么以及如何解决这个近似问题？

【问题讨论】：

这与近似值无关（当然不是） - Python、C 和许多其他语言使用 IEE754 浮点格式，并且是一种有限精度格式，数组中没有任何数字可以准确地表示为二进制值。

标签： python numpy function-approximation

【解决方案1】：

这是由于机器浮点精度造成的。这里详细解释一下：https://docs.python.org/3/tutorial/floatingpoint.html

您可以使用以下方法修复它：

b = round(np.sum(a),5)
print(b)

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以选择不同的数据类型来更改精度：

n = 1000

print(abs(1 - np.array([1 / n] * n).sum(dtype='float32')))
print(abs(1 - np.array([1 / n] * n).sum(dtype='float64')))
print(abs(1 - np.array([1 / n] * n).sum(dtype='float128')))

将产生：

1.1920928955078125e-07
4.440892098500626e-16
2.0816681711721685133e-17

【讨论】：

这只是偶然产生了预期的结果。使用 float32 实际上会使舍入误差更加严重。