Question

我一直在寻找一种比较Python中两个数字的一般方法。特别是，我想弄清楚它们是否相同。

Python中的数字类型是：

int, long, float & complex

例如，我可以通过简单地说：

来比较2个整数（一种数字）

a == b

对于浮点数，由于舍入精度，我们必须更加小心，但我可以在一定容差范围内对它们进行比较。

问题

我们得到2个一般数字a和b：我们如何比较它们？我正在考虑将两者都转换为复数（如果类型是int，那么它将具有0个虚部）并在该域中进行比较？

这个问题比直接比较浮点数更普遍。当然，它与这个问题有关，但它不一样。

Answer 1

在Python 3.5（以及Numpy）中，您可以使用isclose

阅读描述它的PEP 485，Python 3.5数学library listing和numpy.isclose了解更多信息。 numpy版本适用于支持numpy的所有Python版本。

示例：

>>> from math import isclose
>>> isclose(1,1.00000000001)
True
>>> isclose(1,1.00001)
False

可以改变相对和绝对容差。

相对容差可以被认为是+ - 两个值之间的百分比：

>>> isclose(100,98.9, rel_tol=0.02)
True
>>> isclose(100,97.1, rel_tol=0.02)
False

绝对容差是两个值之间的绝对值。它与abs(a-b)<=tolerance

的测试相同

所有数字类型的Python都支持Python 3.5版本。（使用复杂的cmath版本）

我认为从长远来看，这对于数字来说是更好的选择。对于较旧的Python，只需导入源代码即可。 Github上有一个版本。

或者，（放弃错误检查以及inf和NaN支持）您可以使用：

def myisclose(a, b, *, rel_tol=1e-09, abs_tol=0.0):
   return abs(a-b) <= max( rel_tol * max(abs(a), abs(b)), abs_tol )

Answer 2

如果您希望比较不同类型的数字，==运算符没有任何问题：Python将处理类型转换。请考虑以下事项：

>>> 1 == 1 + 0j == 1.0
True

如果您正在进行可能导致精度损失的数学运算（尤其是使用浮点数），通常的技术是检查值是否在某个容差范围内。例如：

>>> (10**.5)**2
10.000000000000002
>>> (10**.5)**2 == 10
False

在这种情况下，您可以找到差异的绝对值，并确保它低于某个阈值：

>>> abs((10**.5)**2 - 10) < 1e-10
True

Answer 3

为什么不使用==？

>>1 == (1+0j)
True
>>1.0 == 1
True

我非常确定这适用于所有数字类型。