我试图通过在4列中水平连接数据来创建一个数组，如下所示：
col1=numpy.arange(191.25,196.275,.001)[:, numpy.newaxis]
nrows=col1.shape[0]
col2=numpy.zeros((nrows,1),dtype=numpy.int)
col3=numpy.zeros((nrows,1),dtype=numpy.int)
col4=numpy.ones((nrows,1),dtype=numpy.int)
a=numpy.hstack((col1,col2,col3,col4))
然后我将其转换为字符串：
a_str = '\n'.join('\t'.join('%0.3f' %x for x in y) for y in a)+'\n'
并将其转换回2d numpy数组：
a2=numpy.array(filter(None,re.split('[\n\t]+',a_str)),dtype=float).reshape(-1,4)
但是现在当我得到FALSE，当我比较时：
a[-1,0]==a2[-1,0]
当我查看各个值时，我看到：
a[-1,0]=196.27500000002399
a2[-1,0]=196.27500000000001
是否存在与从数组转换为字符串并返回相关的一些浮点/舍入误差（a2实际上接近所需的值196.275而不是a）？如何使它值相等？我怀疑的是，当我通过迭代加法最初生成col1来产生错误时，会使后面的数组索引中的错误复杂化。这是否意味着我应该明确地枚举col1的值，或者是否有解决方法？
答案 0 :(得分：0)
从根本上说，这并不是解决方案。一般来说，有限十进制字符串和有限二进制表示没有确切的等价物。舍入错误将在此类转换中产生，而不是测试确切的等效性，必须使用像np.allclose这样的结构。
答案 1 :(得分：0)
我找到了适用于我的情况的解决方案，那就是基本上使用a2而不是a。然后，当我通过与问题中相同的过程将a2转换为字符串并返回到数组（例如，a3）时，我可以为numpy.all(a2==a3)获得True。与a不同，a2和a3的所有值似乎都在+/- 1e-14的期望值内并且彼此相同。