python - numpy.heaviside 和机器精度

Question

我对numpy.heaviside有一些问题功能。本质上，当我似乎将相同的值传递给函数时，它会给出不同的结果。

根据它给出的文档

                      0   if x1 < 0
heaviside(x1, x2) =  x2   if x1 == 0
                      1   if x1 > 0

我相信问题在于x1==0比较。原则上有两种选择:

1. 检查该值是否为零且符合机器精度。
2. 检查该值是否实际上为零。

我认为 numpy 会做 1.，但现在我认为它会做 2.

有什么办法可以避免这个问题吗？

Answer 1

我自己解决了。问题似乎确实是 numpy.heaviside 使用 np.equal - 就像零检查一样。这是一个使用 np.isclose 的函数相反。

import numpy as np
def heaviside_close(x1, x2):
    closeCheck = np.isclose(x1, np.zeros_like(x1))
    heavisideBare = np.heaviside(x1, 0.0)
    zeroVal = np.where(closeCheck, x2, 0.0)-np.where(closeCheck, heavisideBare, np.zeros_like(heavisideBare))
    result = heavisideBare+zeroVal
    return result
print(heaviside_close(np.asarray([-1., -0.1, 1e-20, 0.1, 1.]), 0.5))
# >>> [0.  0.  0.5 1.  1. ]
print(np.heaviside(np.asarray([-1., -0.1, 1e-20, 0.1, 1.]), 0.5))
# >>> [0.  0.  1.  1.  1. ]