Question

嗨，我正在为类和线性回归编写一些代码。
对于您在代码中可以看到的数据，手工计算得出的值为a = 1.7和b = 1.6。

我尝试将公式的不同部分分成不同的变量，但答案仍然相同（1.6999999999999993）。

import numpy as np  
x=np.array([2,3,5,6])  
y=np.array([4.5,7.2,9.2,11.5])  
b=(np.sum((y-np.mean(y))*x))/(np.sum((x-np.mean(x))*x))  
a=np.mean(y)-(b*(np.mean(x)))  
print(a)   
print(b)

预期结果为a = 1.7和b = 1.6，但输出为a = 1.6999999999999993。

Answer 1

这是因为您使用的是:02.2f数字，所以二进制浮点运算就是这样。在大多数编程语言中，它基于IEEE 754 standard。

请参阅Is floating point math broken?

Answer 2

它基于IEEE 754 standard。

但是如果您希望结果以'a = 1.7'的形式出现。那你可以试试看。

import numpy as np  
x=np.array([2,3,5,6])  
y=np.array([4.5,7.2,9.2,11.5])  
b=(np.sum((y-np.mean(y))*x))/(np.sum((x-np.mean(x))*x))  
a=np.mean(y)-(b*(np.mean(x)))  
a = "%.1f"% (a)
print(a)   
print(b)

为什么结果应为整数时应重复出现？

2 个答案: