Python新手如何解決浮點比較的問題

對於長時間的問題以及對於不是真正最小的代碼，抱歉。Python新手如何解決浮點比較的問題

我對浮點比較的棘手有非常有限的理解。我已閱讀了一些有關該主題的python文檔和教程。我讀過一些SO討論，如https://stackoverflow.com/a/4029397/1445400。

但是，我不知道如何應用「爲什麼不使用str（value）」或「只用％格式化」或「您必須使用Decimal」等響應。我最喜歡的主題是「只是忽略小數點後第11位......它們並不重要，如果將響應格式化爲字符串，最終可以獲得正確的美學效果。」我不知道如何在我的應用程序中完成這項工作。

這是我的代碼，它可能看起來像作業，但真的不是。我正在計算跨越非矩形多邊形的網格線的交點。我生成一個矩形，移動一個或多個角點，然後繪製並重繪多邊形上的網格，所以我需要計算網格線開始，結束和交叉的位置。

def partition_boundaries(start, stop, number_of_partitions): 
    interval = (stop - start)/number_of_partitions 
    l = [start, stop] 
    i = 1 
    while i < number_of_partitions: 
     l.insert(i, start + i*interval) 
     i += 1 
    return l 

def test(): 
    test_cases = [ 
        ((0.0, 1.0, 2), [0, .5, 1]), 
        ((0.0, 1.0, 4), [0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]), 
        ] 
    passes = 0 
    for (args, expected_result) in test_cases: 
     result = partition_boundaries(*args) 
     if result != expected_result: 
      print "Failed for: ", args, ". Expected: ", expected_result, " Got: ", result 
     else: 
      passes = passes + 1 
    print passes, " out of ", len(test_cases), " test cases passed." 

test()

這將產生象輸出：失敗爲：（0.0，1.0，4）。預計：[0.0,0.25,0.5,0.75000000000000011,1.0]獲得：[0.0,0.25,0.5,0.75,1.0]

相信這樣簡單的事情需要奧術演習，比如將數字轉換成字符串再返回，或者編寫我自己的功能來比較差異的絕對值和寬容度等。「這不應該是這麼難」，但也許我需要克服自己。這也讓我感到緊張，因爲我可以「輕輕地」將我的孩子介紹給「真正的」節目。

我不是在做財務會計，也不需要很多有意義的數字。

對於這段代碼，你如何推薦我繼續我的初學者教育？

來源

2014-04-01 Peter Shank

浮點平等測試是一件困難的事情。我不知道任何會改變語言內置的基本浮點比較的Python中的任何內容，但是如果兩個數字相近，可以寫出一個返回True的函數，其中可以用相對或絕對術語來定義接近，例如。

def almost_equal(x,y): 
    epsilon = 0.00001 
    return abs(x-y) < epsilon

然後你會寫其他功能測試結構的「平等」，代替==使用almost_equal任何浮點比較。

來源

2014-04-01 21:22:45 OldGeeksGuide

瞭解浮點並不難。有兩件事要記住：1）就像在計算器中一樣，你只有有限的數字（通常在16左右）。 2）增量不是以十進制爲單位，而是在binary步驟中。隨着Numpy的幫助下，不同價值觀的分辨率可以很容易地確定：

import numpy as np 

for p in range(-5,5): 
    pp = 10**p 
    print("{:6g}: {}".format(pp, np.spacing(pp)))

給出：

1e-05: 1.69406589451e-21 
0.0001: 1.35525271561e-20 
0.001: 2.16840434497e-19 
    0.01: 1.73472347598e-18 
    0.1: 1.38777878078e-17 
    1: 2.22044604925e-16 
    10: 1.7763568394e-15 
    100: 1.42108547152e-14 
    1000: 1.13686837722e-13 
10000: 1.81898940355e-12

這意味着，例如，1 + 2.22044604925e-16 == 1是False但10 + 2.22044604925e-16 == 10是True。正如@OldGeeksGuide指出，您需要根據幅度進行近似比較。請參閱Numpy的allclose()進行適當的比較

來源

2014-04-01 21:41:20 Dietrich

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