众所周知,由于舍入和精度问题,比较浮点数是否相等有点棘手。

例如:比较浮点数,2012版

在Python中处理这个问题的推荐方法是什么?

有标准的库函数吗?


当前回答

做一些像下面这样简单的事情就足够了:

return abs(f1 - f2) <= allowed_error

其他回答

这对于你想要确保两个数字是相同的“达到精度”的情况很有用,并且不需要指定公差:

求这两个数的最小精度 将两者舍入到最小精度并进行比较

def isclose(a, b):
    astr = str(a)
    aprec = len(astr.split('.')[1]) if '.' in astr else 0
    bstr = str(b)
    bprec = len(bstr.split('.')[1]) if '.' in bstr else 0
    prec = min(aprec, bprec)
    return round(a, prec) == round(b, prec)

如上所述,它只适用于字符串表示中没有'e'的数字(意思是0.999999999999995e -4 < number <= 0.99999999999999995e11)

例子:

>>> isclose(10.0, 10.049)
True
>>> isclose(10.0, 10.05)
False

我喜欢Sesquipedal的建议,但有修改(一个特殊的用例时,两个值都是0返回False)。在我的例子中,我使用的是Python 2.7,只使用了一个简单的函数:

if f1 ==0 and f2 == 0:
    return True
else:
    return abs(f1-f2) < tol*max(abs(f1),abs(f2))

我同意Gareth的答案可能是最合适的轻量级函数/解决方案。

但我认为,如果您正在使用NumPy或正在考虑使用NumPy,那么有一个打包的函数用于此,这将是有帮助的。

numpy.isclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

不过有一点免责声明:根据您的平台,安装NumPy可能是一种非常重要的体验。

如果你想在测试或TDD上下文中使用pytest包,下面是如何做到的:

import pytest


PRECISION = 1e-3

def assert_almost_equal():
    obtained_value = 99.99
    expected_value = 100.00
    assert obtained_value == pytest.approx(expected_value, PRECISION)

做一些像下面这样简单的事情就足够了:

return abs(f1 - f2) <= allowed_error