


Wie kann ich Gleitkommazahlen in Python zuverlässig auf Gleichheit vergleichen?
Annäherung der Float-Gleichheit in Python: Standardbibliotheksfunktionen zur Rettung
Es ist allgemein anerkannt, dass der Vergleich von Floats auf exakte Gleichheit problematisch sein kann aufgrund von Gleitkomma-Präzisionsbeschränkungen, wodurch einfache Gleichheitsprüfungen unzuverlässig werden. Wie können wir diese Herausforderung in Python meistern?
Pythons integrierte Lösung
Python Version 3.5 führte zu diesem Zweck zwei wesentliche Funktionen ein: math.isclose und cmath.isclose . Diese in PEP 485 definierten Funktionen ermöglichen einen robusten Vergleich von Floats und berücksichtigen gleichzeitig präzisionsbezogene Abweichungen.
Die isclose-Funktion
Die isclose-Funktion benötigt drei Parameter:
- a und b: Die zu vergleichenden Floats
- rel_tol (optional): Ein relativer Toleranzschwellenwert
- abs_tol (optional): Ein absoluter Toleranzschwellenwert
rel_tol stellt einen Prozentsatz der zulässigen Abweichung relativ zu den Größen von a und b dar. abs_tol hingegen ist ein absoluter Schwellenwert, der unabhängig von den Größen eingehalten werden muss.
Überlegungen zur Toleranz
Die Funktion vergleicht die absolute Differenz zwischen a und b sowohl zu rel_tol * max(|a|, |b|) als auch zu abs_tol. Wenn die Differenz kleiner als einer dieser Werte ist, werden die Floats als gleich betrachtet.
Äquivalente Implementierung für frühere Python-Versionen
Für Python-Versionen vor 3.5 ein Äquivalent Die Funktion kann wie folgt definiert werden:
def isclose(a, b, rel_tol=1e-09, abs_tol=0.0): return abs(a-b) <= max(rel_tol * max(abs(a), abs(b)), abs_tol)
Mit dieser Funktion können Sie Gleitkommazahlen zuverlässig auf ungefähre Gleichheit vergleichen unschätzbares Werkzeug bei der Arbeit mit numerischen Daten in Python.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Gleitkommazahlen in Python zuverlässig auf Gleichheit vergleichen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
