python - NumPy 数组元素在被选中时会发生奇怪的变化

Question

我使用 NumPy 数组制作了一个简单的线性方程组求解器。我手头有两个阵列：一个 2x2 (A) 一个和一个 2x1 一个 (B)。

通过使用 反转第一个数组Ainv = np.linalg.inv(A)，然后使用 将它与第二个数组相乘，我得到了第三个 2x1 数组，其中包含我想要的 x 和 y 值，该数组由顺便Ainv.dot(B)调用的函数返回。solveLin()

现在，如果我用适当的变量打印出来print(solveLin())，我会得到[[-8.] [ 5.]]具有正确值的数组。

但是，如果我将这些值作为目标print(solveLin()[0][0])，例如，我会得到-7.999999999999998和4.999999999999999作为我的答案。

如果我将它们设置为显示为整数，它们将变为 -7 和 4

编辑：我确实理解为什么浮点数会这样，但我不明白为什么它们在数组中以一种方式显示，然后在直接调用时以另一种方式显示。

Answer 1

Numpy 试图提供帮助并打印可读的东西。有关它在做什么的详细解释，请参阅this 。

在 python 调用 str 和 str 中打印不会打印精确的东西，只是提供信息。repr() 用于精确表示。

Answer 2

从根本上说，这是因为二进制（numpy 用来处理数字）很难用十进制精确表示，反之亦然。看看我们如何习惯用十进制表示三分之一，0.33333333.. 在 python 中，0.1 是 0.100000000000000005551115123125.. 这是 python 文档中关于此事的链接：十进制定点和浮点运算