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在检查浮点数之间的相等性时需要小心，并且通常应该考虑到容差，例如使用numpy.allcose。

问题1：使用“in”关键字检查特定浮点数的出现是否安全（或者是否有类似的关键字/函数用于此目的）？例子：

if myFloatNumber in myListOfFloats:
  print('Found it!')
else:
  print('Sorry, no luck.')

问题 2：如果不是，那么整洁的解决方案是什么？

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2 回答 2

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如果您不在同一个地方或使用完全相同的方程式计算您的浮点数，那么您可能会对这段代码产生误报（因为舍入错误）。例如：

>>> 0.1 + 0.2 in [0.6/2, 0.3]  # We may want this to be True
False

在这种情况下，我们可以只使用一个自定义的 " in" 函数来实现这一点（在这种情况下，使用它可能会更好/更快，numpy.isclose而不是numpy.allclose）：

import numpy as np 

def close_to_any(a, floats, **kwargs):
  return np.any(np.isclose(a, floats, **kwargs))

文档中有一个重要说明：

警告 默认atol值不适用于比较远小于 1 的数字（请参阅注释）。[...] 如果预期值明显小于 1，则可能导致误报。

注释补充说，与'satol相反，不为零。如果您在使用时需要自定义容差，请使用传递和/或向下传递给 numpy。最后，您现有的代码将转换为：math.iscloseabs_tolclose_to_anykwargsrtolatol

if close_to_any(myFloatNumber, myListOfFloats):
  print('Found it!')
else:
  print('Sorry, no luck.')

或者你可以有一些选项close_to_any(myFloatNumber, myListOfFloats, atol=1e-12)，注意这1e-12是任意的，除非你有充分的理由，否则你不应该使用这个值。

回到我们在第一个示例中观察到的舍入误差，这将给出：

>>> close_to_any(0.1 + 0.2, [0.6/2, 0.3])
True
于 2019-03-19T10:52:35.643 回答
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Q1：取决于您将如何实现这一点。但是正如其他人提到的那样，使用浮点数并不是一个好主意in。

Q2：你们在性能方面有什么限制吗？会myListOfFloats排序吗？

如果它是浮点值的排序列表，并且您需要尽可能快地执行此操作，则可以实现二进制搜索算法。

如果数据未排序，则根据您将要进行的查询数量与数据大小之间的比率，您可能希望对数据进行排序并使其保持排序。

如果您对性能和速度没有任何要求，可以使用以下示例作为基础：

def inrng(number1,number2,prec):
   if(abs(number1-number2)<prec):
      return True
   else:
      return False


precision=0.001
for i in myListOfFloats:
   if(inrng(i,myInputNumber,precision)):
      #do stuff
于 2019-03-19T11:10:46.580 回答