我有一个带有浮点值的矩阵，我尝试获取列和行的摘要。 这个矩阵是对称的。
>>> np.sum(n2[1,:]) #summing second row
0.80822400592582844
>>> np.sum(n2[:,1]) #summing second col
0.80822400592582844
>>> np.sum(n2, axis=0)[1]
0.80822400592582899
>>> np.sum(n2, axis=1)[1]
0.80822400592582844
它给出了不同的结果。为什么？
最佳答案
numpy 使用的数字是double，精确到小数点后 16 位。看起来差异发生在第 16 位，其余数字相等。如果不需要这种精度，可以使用舍入函数 np.around()，或者实际上可以尝试使用 np.longdouble 类型来获得更高的精度准确度。
您可以使用 np.finfo 检查类型的准确性:
>>> print np.finfo(np.double).precision
>>> 15
我相信一些 numpy 函数不会接受长 double ，并将其转换为 double ，截断多余的数字。 Numpy precision
关于python - 与 Python numpy 矩阵不一致的结果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38352647/