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 &

写在最前面:今天遇到了棘手的问题,看了两遍才看懂,本文属于转载+修改,原出处是Herbert's Blog 基础 浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的.提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数.和C语言里面的double类型相同.Python不支持32bit的单精度浮点数.如果程序需要精确控制区间和数字精度,可以考虑使用numpy扩展库. Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度. 关于单精度和双精度的通俗解释: 单精度型和双精度型,其类型说明符为

本篇讨论的现象可以从下面这段脚本体现出来: >>> x = 0.0 >>> for i in range(10): x += 0.1 print(x) 0.1 0.2 0.30000000000000004 0.4 0.5 0.6 0.7 0.7999999999999999 0.8999999999999999 0.9999999999999999 >>> 即:为什么有几行的输出看起来不对? 因为 Python 中使用双精度浮点数来存储小数.在 Py

在百度知道上看到这么一个问题 var_dump((0.3-0.2)==0.1); 结果是:false 后来查查手册,原来是浮点数的精度问题.那么0.3-0.2-0.1等于多少呢,结果:2.7755575615629E-17 如果真的涉及到浮点数的比较,可以这样,设计一个精度,就可以比较了. $ps = 2.7755575615629*pow(10,-16); $_ps = -2.7755575615629*pow(10,-16); $flags = "false"; if((0.3-0

一 矩阵键盘控制蜂鸣器原理:  1.1 本实验实现8*7矩阵键盘上按键控制蜂鸣器响.  1.2 实验思路:根据电路图原理,找出矩阵键盘行列所对应的引脚,赋予对应的按键值,然后控制蜂鸣器响.  1.3 开发环境 : MDK5 库函数版本开发 JLINK仿真 二 实验步骤:  2.1  key.h代码:           #ifndef __KEY_H           #define __KEY_H                #include"sys.h"           #

jmeter 中 浮点数计算精度问题解决方法: 编写 beanshell 时使用 java.math.BigDecimal 方法构造,使用 BigDecimal 并且一定要用 String 来够造. 代码如下: import java.math.BigDecimal; /** * 提供精确的加法运算. * @param v1 被加数 * @param v2 加数 * @return 两个参数的和 */ public static double add(double v1,double v2){

Java 中的浮点数取精度方法 一.内容 一般在Java代码中取一个double类型的浮点数的精度,四舍五入或者直接舍去等的方式,使用了4种方法,推荐使用第一种,我已经封装成工具类了. 二.代码实现    ①使用BigDecimal的方法:RoundTool.java(封装为工具类,推荐使用) package cn.com.cxsw.utils; import java.math.BigDecimal; /** * 与小数位精度(四舍五入等)相关的一些常用工具方法. * * float/doub

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12968.html Python手势识别与控制 概述 本文中的手势识别与控制功能主要采用 OpenCV 库实现, OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库, 可以运行在Linux, Windows, Android和Mac-OS操作系统上. 它轻量级而且高效---由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成, 同时提供了Python, Ruby, MATLAB等语言的接口, 实现了图像处理和计算机视觉

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12946.html Python实时语音识别控制 概述 本文中的语音识别功能采用 百度语音识别库 ,首先利用 PyAudio 库录制语音指令,保存为受支持的 wav 音频文件,然后利用 百度语音识别库 提供的方法实现语音识别,最后检测识别结果,利用 PyUserInput 库提供的方法模拟控制web页面滚动. 百度语音识别为开发者提供业界优质且免费的语音服务,通过场景识别优化,为车载导航,智能家居和社交聊天等行业提供语音

ROS 提高篇 之 A Mobile Base-05 - 控制移动平台 - (Python编程)控制虚拟机器人的移动(精确的制定目标位置) 使用 odometry 消息类型 重写 out_and_back 程序. 我使用的虚拟机软件:VMware Workstation 11 使用的Ubuntu系统:Ubuntu 14.04.4 LTS ROS 版本:ROS Indigo 注意: 1 . ROS 提高篇这个专栏的教学有门槛. 2 . 如果你没有学习前面的教程,请想学习前面的 beginner_T

ROS 提高篇 之 A Mobile Base-04 - 控制移动平台 - (Python编程)控制虚拟机器人的移动(不精确的制定目标位置) 我使用的虚拟机软件:VMware Workstation 11 使用的Ubuntu系统:Ubuntu 14.04.4 LTS ROS 版本:ROS Indigo 注意: 1 . ROS 提高篇这个专栏的教学有门槛. 2 . 如果你没有学习前面的教程,请想学习前面的 beginner_Tutorials 和 learning_tf 的ROS 相关教程. 一

 孤荷凌寒自学python第三十八天初识python的线程控制 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末,手写笔记在文末) 一.线程 在操作系统中存在着很多的可执行的应用程序,每个应用程序启动后,就可以看着是一个进程,当打开WINDOWS任务管理器时,在任务管理器的进程选项卡中列出的就是一个一个的进程,基本上每个应用程序都对应着至少一个进程. 在同一进程中,也许同时在做着不止一件事情,比如在向程序界面上显示信息和接受信息的同时,程序也在和远端服务器通信读取数据,则这儿至少有两个线程运行在同一个进程中

最近碰见一个奇怪的问题,商城通过微信支付的订单经常少一分钱,经过排查是PHP浮点运算精度问题造成的 由PHP浮点数运算精度造成的,鸟哥的Bolg有详细的说明.http://www.laruence.com/2013/03/26/2884.html, 小数在二进制表示时,0.58对于二进制,是无限长的值 0.58的二进制表示基本上(52位)是: 0010100011110101110000101000111101011100001010001111 0.57的二进制表示基本上(52位)是: 001

不知道大家在使用JS的过程中有没有发现某些浮点数运算的时候,得到的结果存在精度问题:比如0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004以及7 * 0.8 = 5.6000000000000005等等. 究竟是什么原因造成了这个问题?实际上是因为计算机内部的信息都是由二进制方式表示的,即0和1组成的各种编码,但由于某些浮点数没办法用二进制准确的表示出来,也就带来了一系列精度问题.当然这也不是JS独有的问题. 接下来让我们以0.1+0.2为例,深入理解一下浮点数的运算方法,以及使用J

Python之流程控制--if...else... 一.流程控制 假如把程序比做走路,那我们到现在为止,一直走的都是直路,还没遇到过分岔口.当遇到分岔口时,你得判断哪条岔路是你要走的路,如果我们想让程序也能处理这样的判断,该怎么办?很简单,只需要在程序里预设一些条件判断语句,满足哪个条件就走哪条岔路,这个过程就叫流程控制. 几乎在每个编程语言中,都会有if...else...,可分为单分支,双分支,多分支. 二.单分支 if 条件: 满足条件后要执行的代码 三.双分支 if 条件: 满足条件后要

Python之流程控制--while循环 一.语法 while 条件: 执行代码 while就是当的意思,它指当其后面的条件成立,就执行while下面的代码. 例:写一个从0打印到10的程序 count = 0 while count <= 10: print('第%s次' % count) count += 1 如果要打印1~10之间的偶数怎么办呢? 那就得先搞清楚,怎么判断一个数字是偶数?能被2整除的就是偶数,但如何判断这个数是否能被2整除呢?简单,直接判断这个数除以2之后的余数是否为0就行

Python 矩阵(线性代数) 这里有一份新手友好的线性代数笔记,是和深度学习花书配套,还被Ian Goodfellow老师翻了牌. 笔记来自巴黎高等师范学院的博士生Hadrien Jean,是针对"花书"的线性代数一章,初来乍到的小伙伴可以在笔记的辅佐之下,了解深度学习最常用的数学理论,加以轻松的支配. 把理论和代码搭配食用,疗效更好.笔记里列举的各种例子,可以帮初学者用一种更直观实用的方式学好线代.开始前,你需要准备好Numpy和Python. 然后来看一下,要走怎样一个疗程--

python之流程控制:if elif else  while  for 一.流程控制之if: 1.1为什要有if判断:让计算机能像人一样代替人类工作,那么计算机应该有对于事务的读错,真假,是否可行的判断能力,从而做出不同的响应 1.2 if固定语法: 固定语法: python用缩进表示代码的归属 同一缩进的代码,称之为代码块 补充:布尔值False数据类型:0,None,空:[],{},''等 变量名也可以用来判断,因为变量名指向的值对应的就是True或False 第一种单独if语法: if

若想严格按照四舍五入进行,可使用Decimal,代码如下: from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP def round(x, n): return Decimal(x).quantize(Decimal(n), ROUND_HALF_UP) >>> roundx("1.24", ".1") Decimal('1.2') >>> roundx("1.25", &quo

一.要求较小的精度 将精度高的浮点数转换成精度低的浮点数. 1.round()内置方法round()不是简单的四舍五入的处理方式. >>> round(2.5) 2 >>> round(1.5) 2 >>> round(2.675) 3 >>> round(2.675, 2) 2.67 round()如果只有一个数作为参数,不指定位数的时候,返回的是一个整数,而且是最靠近的整数(这点上类似四舍五入). 但是当出现.5的时候,两边的距离

需要对浮点数执行精确的计算操作,并且不希望有任何小误差的出现. 浮点数的一个普遍问题是它们并不能精确的表示十进制数.并且,即使是最简单的数学运算也会产生小的误差,比如: >>> a = 4.2 >>> b = 2.1 >>> a + b 6.300000000000001 >>> (a + b) == 6.3 False ”False“是由于底层CPU和IEEE标准通过自己的浮点单位去执行算术导致的.Python的浮点数据类型使用底层