Python의 부동 소수점 숫자 반올림 오류
Python에서 부동 소수점 숫자로 작업할 때 잠재력을 인식하는 것이 중요합니다. 반올림 오류. 이러한 오류는 부동 소수점 숫자가 실수에만 근사할 수 있고 특정 값은 정확한 2의 거듭제곱에 근접한 정도에 따라 다르게 표시될 수 있기 때문에 발생합니다.
예를 들어 다음 코드 조각을 고려하세요.
for i_delta in range(0, 101, 1): delta = float(i_delta) / 100 (...) filename = 'foo' + str(int(delta * 100)) + '.dat'
이 코드에서 다음 delta 값은 동일한 파일을 생성합니다.
- delta = 0.29 및 delta = 0.28999999999999998
- delta = 0.58 및 delta = 0.57999999999999996
이는 float(29) / 100의 정확한 결과가 다음과 같기 때문에 발생합니다. 0.28999999999999998이며 0.28로 반내림됩니다. 마찬가지로 float(58) / 100은 0.57999999999999996으로 반올림됩니다.
이 반올림 오류는 체계적이지 않으며 모든 정수에 영향을 미치지 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이러한 오류에 대한 추가 정보를 얻으려면 다음 코드를 고려하십시오.
import sys n = int(sys.argv[1]) for i in range(0, n + 1): a = int(100 * (float(i) / 100)) if i != a: print i, a
이 코드를 실행하면 반올림 오류가 발생하는 숫자 쌍이 출력됩니다. 이러한 쌍을 분석함으로써 정확한 2의 거듭제곱으로 표현될 수 없는 숫자에 대해 오류가 발생하는 경향이 있음을 식별할 수 있습니다.
이 문제를 해결하려면 가능한 경우 정확한 산술을 사용하는 것이 좋습니다. 부동 소수점 숫자와 관련된 제한 사항 및 반올림 오류. 자세한 내용은 "모든 컴퓨터 과학자가 부동 소수점 산술에 대해 알아야 할 사항" 기사에서 이 복잡한 주제에 대한 포괄적인 가이드를 참조하세요.
위 내용은 Python의 부동 소수점 숫자로 인해 반올림 오류가 발생하는 이유는 무엇이며 어떻게 해결할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro

pythonlistsarebetterthanarraysformanagingDiversEdatatypes.1) 1) listscanholdementsofdifferentTypes, 2) thearedynamic, weantEasyAdditionSandremovals, 3) wefferintufiveOperationsLikEslicing, but 4) butiendess-effectorlowerggatesets.

toaccesselementsInapyThonArray : my_array [2] AccessHetHirdElement, returning3.pythonuseszero 기반 인덱싱 .1) 사용 positiveAndnegativeIndexing : my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forstelast.2) audeeliciforarange : my_list

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