在Python中比较数值的一般方法

我一直在寻找比较Python中两个数值的一般方法。特别是，我想弄清楚它们是否相同。在Python中比较数值的一般方法

数值类型在Python是：

int, long, float & complex

例如，我可以简单地说，比较两个整数（一个数值型）：

a == b

对于花车，我们必须要由于舍入精度更加小心，但我可以在一定的容差范围内比较它们。

问题

我们得到2个一般NUMERICS a和b：我们如何比较呢？我正在考虑将两者都复制到复杂（如果类型为int，那么它将具有0虚部）并在该域中进行比较？

这个问题比直接比较浮点数更普遍。当然，这与这个问题有关，但并不相同。

来源

2016-10-13 denvar

在Python 3.5（和numpy的），你可以使用isclose

阅读描述它的PEP 485，Python 3.5数学library listing和numpy.isclose的更多信息。 numpy版本适用于支持numpy的所有Python版本。

实例：

>>> from math import isclose 
>>> isclose(1,1.00000000001) 
True 
>>> isclose(1,1.00001) 
False

的相对和绝对容差可以改变。

相对误差可以被认为是+ - 一个两个值之间的百分比：

>>> isclose(100,98.9, rel_tol=0.02) 
True 
>>> isclose(100,97.1, rel_tol=0.02) 
False

绝对宽容是两个值之间的绝对值。它与abs(a-b)<=tolerance的测试相同

Python的所有数字类型都支持Python 3.5版本。（使用复杂的cmath版本）

我认为长期来看，这是您更好的数字选择。对于较老的Python，只需导入源代码。有一个Github版本。

或者，（放弃错误检查和inf和NaN支持），您可以只使用：

def myisclose(a, b, *, rel_tol=1e-09, abs_tol=0.0): 
    return abs(a-b) <= max(rel_tol * max(abs(a), abs(b)), abs_tol)

来源

2016-10-13 15:15:11 dawg

对于那个isclose GitHub库+1。正如他们所说的：他们为了确切的平等而短路，但如果不是严格的平等，那么就会进行更仔细的检查。这正是我所想的（即使处理复杂的类型）。 – denvar

为什么不只是使用==？

>>1 == (1+0j) 
True 
>>1.0 == 1 
True

我敢肯定，这适用于所有数字类型。

来源

2016-10-13 15:00:12

哈哈，相同的答案:) – brianpck

它甚至适用于布尔变量 - '真== 1.0'和'假= = 0.0'都返回'True'。 –

如果您正在寻找比较不同类型的数字，==运算符没有错：Python将处理类型转换。考虑以下几点：

>>> 1 == 1 + 0j == 1.0 
True

在情况下，你是这样做可能导致的精度（尤其是用浮漂）损失数学运算，常见的方法是检查是否值是容许的范围内。例如：

>>> (10**.5)**2 
10.000000000000002 
>>> (10**.5)**2 == 10 
False

在这种情况下，你可以找到差异的绝对值，并确保它是在一定的门槛：

>>> abs((10**.5)**2 - 10) < 1e-10 
True

来源

2016-10-13 15:00:21 brianpck

我想我的关注与容忍产生，这是如何工作的？ – denvar

@denvar我加了一些容忍 – brianpck

@denvar检查http://stackoverflow.com/questions/5595425/what-is-the-best-way-to-compare-floats-for-almost-equality-in-python/ 33024979＃33024979与宽容比较。我不认为这个答案适用于复杂的数字。 –

在Python中比较数值的一般方法

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