将数据从 hdf5 数据集传输到 numpy 数组时丢失精度

Question

我正在尝试将数据从 hdf5 数据集（f_one，在下面的屏幕截图中）复制到 numpy 数组中，但我发现我失去了一些精度。

屏幕截图的最后一行（最后一个打印语句）应该是

subid2[0] == subid2[1]。

我只是在截屏之前不小心删除了 2。输出是正确的。

如您所见，Python 似乎认为这两个数字完全相同 - 但是，当这两个数字包含在 numpy 数组中时，我需要精确区分它们。 有谁知道我怎样才能得到这个精度？简而言之，我怎样才能让最后一条打印语句产生 False？

顺便说一句：

    f_one['SubhaloID'][0] == f_one['SubhaloID'][1]

产生 错误。因此，在复制到 numpy 数组时会丢失一些精度。

Answer 1

问题是您的输入是整数类型，但是当创建一个未指定数据类型的 numpy 数组时，您最终将它们默认转换为浮点数。为避免这种情况，请在为此数据创建 numpy 数组时使用dtype=np.int64。另一种选择是直接转换现有的整数数组，因此继承其条目的类型。

这是一个简化的例子。

import numpy as np
a = [30000000200000000, 30000000200000001]
print(a[0]==a[1])           # False 
b = np.array(a)
print(b[0]==b[1])           # False, direct conversion still has integers 
c = np.array([])
for i in range(2):
    c = np.append(c, a[i])
print(c[0]==c[1])           # True, the entries are now floats
d = np.array([], dtype=np.int64)
for i in range(2):
    d = np.append(d, a[i])
print(d[0]==d[1])           # False, the entries were declared as integers

使用type(c[0]) 和type(d[0]) 检查类型以查看差异。