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谁能解释为什么导入 cv 和 numpy 会改变 python 的 struct.unpack 的行为？这是我观察到的：

Python 2.7.3 (default, Aug  1 2012, 05:14:39) 
[GCC 4.6.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from struct import pack, unpack
>>> unpack("f",pack("I",31))[0]
4.344025239406933e-44

这是对的

>>> import cv
libdc1394 error: Failed to initialize libdc1394
>>> unpack("f",pack("I",31))[0]
4.344025239406933e-44

还是可以的，导入cv后

>>> import numpy
>>> unpack("f",pack("I",31))[0]
4.344025239406933e-44

导入 cv 然后 numpy 后确定

现在我重新启动python：

Python 2.7.3 (default, Aug  1 2012, 05:14:39) 
[GCC 4.6.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from struct import pack, unpack
>>> unpack("f",pack("I",31))[0]
4.344025239406933e-44
>>> import numpy
>>> unpack("f",pack("I",31))[0]
4.344025239406933e-44

到目前为止一切顺利，但现在我在导入 numpy 之后导入 cv：

>>> import cv
libdc1394 error: Failed to initialize libdc1394
>>> unpack("f",pack("I",31))[0]
0.0

我已经重复了很多次，包括在多台服务器上，它总是以同样的方式进行。我也用 struct.unpack 和 struct.pack 试过，也没什么区别。

我无法理解导入 numpy 和 cv 如何对 struct.unpack 的输出产生任何影响（顺便说一句，pack 保持不变）。

我相信“libdc1394”的事情是一个红鲱鱼：ctypes错误：libdc1394错误：无法初始化libdc1394

有任何想法吗？

tl; dr：导入 numpy 然后 opencv 会改变 struct.unpack 的行为。

更新：保罗在下面的回答表明这是可重现的。Seborg 的评论表明这与 python 处理次常态的方式有关，这听起来很合理。我查看了上下文，但这似乎不是问题，因为导入后的上下文与它们之前的上下文相同。

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1 回答 1

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这不是答案，但对于评论来说太大了。我玩了一下这些值以找到极限。

没有加载numpy和cv：

>>> unpack("f", pack("i", 8388608))
(1.1754943508222875e-38,)
>>> unpack("f", pack("i", 8388607))
(1.1754942106924411e-38,)

加载numpyand后cv，第一行是一样的，但是第二行：

>>> unpack("f", pack("i", 8388607))
(0.0,)

您会注意到第一个结果是32 位浮点数的下限。然后我尝试了同样的方法d。

不加载库：

>>> unpack("d", pack("xi", 1048576))
(2.2250738585072014e-308,)
>>> unpack("d", pack("xi", 1048575))
(2.2250717365114104e-308,)

加载库后：

>>> unpack("d",pack("xi", 1048575))
(0.0,)

现在第一个结果是 64 位浮点精度的下限。

似乎由于某种原因，按该顺序加载numpy和cv库会限制unpack使用 32 位和 64 位精度并返回 0 以获得较低的值。

于 2013-08-28T17:31:32.157 回答