python - 使用 numpy.int32 时的浮点逼近

Question

回答一个问题为什么 scipy.stats.nanmean 给出的结果与 numpy.nansum 不同？，我意识到numpy.int32，float与int带有float.

使用时是否有理由导致浮点近似numpy.int32

>>> numpy.int32(1) * 0.2
0.20000000000000001
>>> 1 * 0.2
0.2

Answer 1

这两个表达式给出的结果值相同但类型不同：

In [17]: numpy.int32(1) * 0.2 == 1 * 0.2
Out[17]: True

In [18]: type(numpy.int32(1) * 0.2)
Out[18]: numpy.float64

In [19]: type(1 * 0.2)
Out[19]: float

不同的输出纯粹是由于numpy.float64和之间的默认格式不同float。

如果我们反转类型，输出也会反转：

In [12]: float(numpy.int32(1) * 0.2)
Out[12]: 0.2

In [13]: numpy.float64(1 * 0.2)
Out[13]: 0.20000000000000001

纯属显示问题。这里没有数字差异。