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一日一技:在 Python 里面,如何正确判断两个浮点数相等

作者:互联网

一日一技:在 Python 里面,如何正确判断两个浮点数相等

一日一技:在 Python 里面,如何正确判断两个浮点数相等

摄影:产品经理
下厨:产品经理
在以前的文章里面,我们已经讲到过,不仅仅是 Python,很多编程语言里面,浮点数都不一定是精确的。最常被用来作为例子的是:0.1 + 0.2。在 Python 里面,这个加法的结果如下图所示:
一日一技:在 Python 里面,如何正确判断两个浮点数相等

因为这个原因,我们显然不能直接用等号判断两个浮点数是否相等,如下图所示:

一日一技:在 Python 里面,如何正确判断两个浮点数相等
在工程上,我们不要求绝对精确,只要求足够精确就可以了。所以,当我们要判断两个数是否相等时,只需要判断这两个数的差值是否小于某一个特定的值即可。例如:


0.30000000000000004
0.3

它们的差值是0.00000000000000004,(十亿亿分之4),无论是测量重量还是测量长度,这个差异都可以忽略不计,因此可以认为0.30000000000000004与0.3在误差范围内是相等的。

如果大家去网上搜索某些判断浮点数是否相等的方法,你可能会发现下面这种写法:


def compare_float(a, b, precision):
    if abs(a - b) <= precision:
        return True
    return False

看起来似乎没有问题,例如我把 precision 设置为,这不就是判断a,b这两个数字的差值的绝对值小于吗?如果差值的绝对值小于这么小的一个精度值,不就说明可以判断他们相等吗?

但是等等,在代码里面,有一个<=,这个符号的意思是小于或者等于,有等于在里面,所以if abs(a - b) <= precision等价于if abs(a - b) < precision or abs(a - b) == precision。

但是我们一开始就说明了,两个浮点数不能使用==来判断是否相等,所以这里abs(a - b) == precision得到的结果本来就是不准确的,怎么可以用不准确的结果来说明另一个不准确的结果?

所以,正确的做法,应该是把两边都扩大很多倍,让他们都变成整数再来对比。

例如我设置的精度为,那么我们就把两边同时乘以10^9:


if 1e9 * abs(a - b) <= 1:
    return True

所以比较浮点数是否相等的代码应该改为:


def compare_float(a, b, precision):
    if precision == 0:
        return a == b
    elif precision < 0:
        raise Exception('precision 不能小于0')
    elif precision >= 1:
        if abs(a - b) <= precision:
            return True
    else:
        if (1 / precision) * abs(a - b) <= 1:
            return True
    return False

当精度设定为0的时候,就是要求 a 和 b绝对相等,不能有误差,此时可以使用==来进行判断。如果precision大于1,那么此时可以直接判断。如果0 < precision < 1,那么两边乘以,把浮点数对比转换为整数对比。

在 Python 3里面,我们有现成的库math.isclose,它的用法如下:


>>> import math

>>> math.isclose(0.1 + 0.2, 0.3)
True

运行效果如下图所示:
一日一技:在 Python 里面,如何正确判断两个浮点数相等

math.isclose默认的误差值是,你也可以增加一个参数人工指定:


>>> math.isclose(0.1 + 0.2, 0.3, rel_tol=1e-5)

这里设定误差值为。

一日一技:在 Python 里面,如何正确判断两个浮点数相等

标签:一技,相等,Python,浮点数,precision,判断,math
来源: https://blog.51cto.com/15023263/2558897