Проблемы с типом numpy.float64 и is_integer () - PullRequest
Новая
       11

Проблемы с типом numpy.float64 и is_integer ()

1 голос
/ 25 мая 2019

Я пишу код на Python в Sagemath. Я просто хочу проанализировать некоторые значения, чтобы проверить, являются ли они целыми числами или нет. Я делаю это с помощью функции is_integer (). Однако только некоторые числа соответствуют целым числам.

У меня есть этот массив: 

[[  1.26975000e+03   7.02493619e-14  -1.65645275e-13   5.00000000e+00
    2.50000000e+00   3.54050123e-13  -2.91373674e+00   1.06841761e+00]
 [ -5.00000000e+00   9.49393038e-01   5.00000000e+00  -5.00000000e+00
   -1.33475906e+00  -2.51708718e+00   4.98747803e-01  -2.21681235e+00]
 [  3.13790751e+00   4.17443857e-14   2.09099026e+00   1.48894747e+00
   -1.98140835e-01  -3.11027406e+00  -1.73743687e+00   5.68322944e-02]
 [ -5.00000000e+00  -5.15698595e-14   2.46634986e+00  -3.01863014e-01
   -1.64657626e+00   2.47085900e+00  -5.88213961e-01  -2.89145373e-02]
 [  5.00000000e+00   5.12235598e-01  -1.48149016e+00   2.94309857e-01
    4.75000000e+00  -5.33661417e-01   3.43055265e-01  -4.12203856e+00]
 [ -1.22979595e-01  -2.99512587e-01   2.86838294e+00  -2.54014737e-01
   -1.07441346e+00   2.81962997e+00   1.28837244e-01   2.07388351e-01]
 [ -1.57036190e+00   2.13573146e-01  -7.37436867e-01   5.22145920e+00
    2.78805312e+00   2.34402605e+00  -1.09099026e+00  -3.34248259e-02]
 [ -2.44284969e+00  -4.44168609e+00   9.51259207e-01   7.49320230e-01
    4.77326511e-01   2.99085430e+00  -2.39859298e+00  -1.96715999e+00]]

У меня есть этот код: 

for row in dct_block:
    for frec in row:
        print frec,frec.is_integer(),type(frec)

И я получаю эти результаты: 

1269.75 False <type 'numpy.float64'>
7.02493618832e-14 False <type 'numpy.float64'>
-1.65645275274e-13 False <type 'numpy.float64'>
5.0 False <type 'numpy.float64'>
2.5 False <type 'numpy.float64'>
3.54050122553e-13 False <type 'numpy.float64'>
-2.91373674111 False <type 'numpy.float64'>
1.06841760838 False <type 'numpy.float64'>
-5.0 True <type 'numpy.float64'>
0.94939303763 False <type 'numpy.float64'>
5.0 False <type 'numpy.float64'>
...

Как видите, только число "-5" соответствует целому числу. Есть и другие, такие как два «5.0», которые также должны совпадать.

Что я делаю не так?

1 Ответ

0 голосов
/ 28 мая 2019

Предположительно, рассматриваемый массив является результатом вычисления с использованием значений с плавающей запятой, и в этом случае некоторые нецелые записи могли бы быть нецелыми из-за ошибок округления.

Рассмотрите возможность использования точныхчисла для вычисления, а не приближения с плавающей точкой, если это вариант.Обратите внимание, что можно использовать типы чисел Sage в качестве типов данных для массивов NumPy.

Если некоторые вычисления включают в себя трансцендентные функции, Arb может дать способ работать с произвольной точностью.

Наконец, заменивis_integer проверкой, является ли расстояние до ближайшего целого числа меньше некоторого порогового значения, может быть вариантом, если есть подозрения, что это может быть связано с ошибками округления.

...