我正在从Matlab priority文件版本5导入一些数字到python中，它们具有不同的精度。
这是python代码：
"mat"为什么python和matlab具有不同的精度？
答案 0 :(得分：2)
默认情况下，MATLAB和Python / Numpy都使用相同的浮点表示形式，即64位浮点数（双精度）。如何存储它是由您的CPU决定的，而不是由程序决定的（该程序基本上可以在32位，64位和80位浮点数之间进行选择，这是普通PC在CPU中理解的表示形式。）
您看到的区别是程序如何选择显示数字。内部表示是相同的。
如果显示的这些数字之间的差异与您的应用程序有关，则您做错了。浮点计算从定义上讲是不精确的，您不能指望后几位有意义。
答案 1 :(得分：1)
希望此链接中的答案有帮助：
引用回答问题的人：
通常，MATLAB使用双精度，这大致意味着您 可以期望16位精度。
答案 2 :(得分：0)
我注意到Python的行为与其他软件包（包括Matlab（也是SPSS Modeler，Excel）。 也就是说，有时会以某种方式提供1-2个额外的小数。 例如：
In [53]: import numpy
In [54]: numpy.pi
Out[54]: 3.141592653589793
In [55]: numpy.pi * 10000
Out[55]: 31415.926535897932
In [56]: numpy.pi * 100000
Out[56]: 314159.2653589793
In [57]: len(str(numpy.pi))
Out[57]: 17
而其他人则坚持使用16位“有意义”的数字