numpy.arange浮点错误

Question

为什么np.arange(5, 60, 0.1)[150]会产生19.999999999999947。但是np.arange(5, 60, 0.5)[30]会产生20.0？

为什么会这样？

Answer 1

那是因为浮点数（大部分时间）不能代表您输入的确切值。请尝试print("%.25f" % np.float64(0.1))，它返回0.1000000000000000055511151并不完全0.1。

Numpy已经为几乎相等（浮点）比较提供了一个很好的解决方法：np.testing.assert_almost_equal因此您可以使用np.testing.assert_almost_equal(20,np.arange(5, 60, 0.1)[150])进行测试。

您的第二个示例提供实际值的原因是因为0.5可以表示为精确浮点2**(-1) = 0.5，因此使用此值的乘法不会受到该浮点问题的影响。