在list-to-numpy-to-list之后python中的异常小数位答案

【问题标题】：Anomalous decimal places in python after list-to-numpy-to-list在list-to-numpy-to-list之后python中的异常小数位
【发布时间】：2012-11-29 15:37:29
【问题描述】：

在我的 ubuntu linux 机器上用全新的 Python 2.7.3 解释器执行以下代码，会得到代码后显示的输出。

import numpy as np
p = [1/3., 1/2., 23/25., 1]
q = np.array(p)
r = list(q)
print p; print q; print r

输出：

[0.3333333333333333, 0.5, 0.92, 1]
[ 0.33333333  0.5         0.92        1.        ]
[0.33333333333333331, 0.5, 0.92000000000000004, 1.0]

我试图弄清楚为什么 p 和 r 的打印结果不同，但到目前为止还没有一个合理的理论。关于它们为什么不同的任何想法？

【问题讨论】：

标签： python numpy floating-point python-2.7

【解决方案1】：

它们的打印方式不同，因为p 是float 和int 的列表，而r 是numpy.float64 的列表：

In [23]: map(type, p)
Out[23]: [float, float, float, int]

In [24]: map(type, r)
Out[24]: [numpy.float64, numpy.float64, numpy.float64, numpy.float64]

发生这种情况是因为 NumPy 数组属于统一类型，因此当您创建 q 时，所有内容都会扩大到 float64。

两个列表中的值比较相等，所以纯粹是格式上的不同：

In [22]: p == r
Out[22]: True

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为这只是 __repr__ 为 np.float64 与 python float 实现的区别。

当您从 numpy 数组创建列表时，您将元素（类型为 np.float64）放入列表中。因此，您实际上已经将原始数据的类型从float 转换为np.float64。

【讨论】：