我一直在寻找一种在 Python 中比较两个数字的通用方法。特别是，我想弄清楚它们是否相同。
Python 中的数值类型有：
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，但我可以在一定的公差范围内比较它们。
问题
我们得到 2 个通用数字a和b: 我们如何比较它们？我正在考虑将两者都转换为复杂的（如果类型是 0，那么它的虚部是 0 int）并在该域中进行比较？
这个问题比简单地直接比较浮点数更笼统。当然和这个问题有关，但又不一样。
在 Python 3.5（和 Numpy）中，您可以使用isclose
阅读描述它的PEP 485、Python 3.5 数学库列表和numpy.isclose了解更多信息。numpy 版本适用于所有支持 numpy 的 Python 版本。
例子：
>>> from math import isclose
>>> isclose(1,1.00000000001)
True
>>> isclose(1,1.00001)
False
可以更改相对和绝对容差。
相对容差可以认为是 +- 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。这和测试是一样的abs(a-b)<=tolerance
Python 3.5 版本支持所有数字类型的 Python。（使用cmath复杂的版本）
我认为从长远来看，这是您对数字的更好选择。对于较旧的 Python，只需导入源即可。Github上有一个版本。
或者，（放弃错误检查和inf支持NaN）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 )
如果您想比较不同类型的数字，那么==运算符没有问题：Python 将处理类型转换。考虑以下：
>>> 1 == 1 + 0j == 1.0
True
在您进行可能导致精度损失的数学运算（尤其是浮点数）的情况下，一种常见的技术是检查这些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在某个阈值以下：
>>> abs((10**.5)**2 - 10) < 1e-10
True
为什么不直接使用== ？
>>1 == (1+0j)
True
>>1.0 == 1
True
我很确定这适用于所有数字类型。