Python numpy 浮点数精度问题

在复现FP(fictitious play, Iterative solution of games by fictitious play-page393)算法的时候，迭代到中间发现没法复现paper里的结果，发现是numpy矩阵运算浮点数精度的问题。

具体问题

矩阵和向量相乘

\[\begin{pmatrix}
3 & 1 & 1 & 1
\end{pmatrix}
\times \begin{pmatrix}
3 & 1.1 & 1.2 \\
1.3 & 2 & 0 \\
0 & 1 & 3.1 \\
2 & 1.5 & 1.1
\end{pmatrix}
= \begin{pmatrix}
12.3 & 7.8 & 7.8
\end{pmatrix}
\]

然后取argmin想得到第一个7.8的index，也就是1。但由于精度的问题，导致两个7.8实际不一样大，取到了第二个7.8的index。

具体问题代码为

import numpy as np

x = np.matrix([3,1,1,1])*np.matrix([[3,1.1,1.2],[1.3,2,0],[0,1,3.1],[2,1.5,1.1]])

print('matrix: ',x)

print('value: ',x[0,0],x[0,1],x[0,2])

print('index: ',np.argmin(x))

得到

matrix:  [[12.3  7.8  7.8]]

value:  12.3 7.800000000000001 7.799999999999999

index:  2

可以发现明明相同的两个7.8由于精度变成了两个大小不同的数，所以argmin得到了2。

解决办法

二进制固有的问题，只能自己手动近似，用保留小数点位数消除误差。

如这里保留5位小数：

import numpy as np

x = np.round(np.matrix([3,1,1,1])*np.matrix([[3,1.1,1.2],[1.3,2,0],[0,1,3.1],[2,1.5,1.1]]),5)

print('matrix: ',x)

print('value: ',x[0,0],x[0,1],x[0,2])

print('index: ',np.argmin(x))

得到

matrix:  [[12.3  7.8  7.8]]

value:  12.3 7.8 7.8

index:  1

注意事项

这个办法不能解决所有问题，毕竟每个问题精度要求不一样。但由于计算机二进制的原因，没法从根本上解决，只能通过近似的方式，具体问题具体解决。

巴特西

Python numpy 浮点数精度问题

Python numpy 浮点数精度问题

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