Существует ли стандартное значение (или метод получения) эпсилон в Python? Мне нужно сравнить значения с плавающей запятой и я хочу сравнить с наименьшей возможной разницей.
В C++ есть функция numeric_limits::epsilon( ), которая дает значение эпсилон для любого заданного типа данных. Есть ли аналог в Python?
Информация доступна в sys.float_info, что соответствует float.h в C99.
>>> import sys
>>> sys.float_info.epsilon
2.220446049250313e-16
Как опубликовано strcat, есть sys.float_info.epsilon.
Но не забывайте о подводных камнях использования его в качестве абсолютной погрешности для сравнений с плавающей запятой. Например. для больших чисел ошибка округления может превышать эпсилон.
Если вы считаете, что вам нужно освежить в памяти, стандартный справочник — это What Каждый компьютерный ученый должен знать об арифметике с плавающей запятой, или для более простого обзора вы можете проверить Руководство по работе с плавающей запятой.
Если вы не можете найти функцию для этого, помните, что алгоритм вычисления машинного эпсилон очень прост (вы можете протестировать его на своем любимом языке программирования). Например, для python:
eps = 1.0
while eps + 1 > 1:
eps /= 2
eps *= 2
print("The machine epsilon is:", eps)
В моем случае я получил:
The machine epsilon is: 2.220446049250313e-16
Удивлен, что никто не упомянул об этом здесь; Я думаю, что многие люди использовали бы numpy.finfo( type(variable) ) .eps вместо этого. Или .resolution, если нужно оценить точность.
Обратите внимание, что finfo предназначен только для типов с плавающей запятой, и что он также работает с собственным типом Python float (т.е. не ограничивается типами numpy). Эквивалентом целочисленных типов является iinfo, хотя это не так. не содержат точной информации (потому что, ну зачем она?).
float, используйте sys.float_info; было бы странно использовать NumPy только для этого. Если вам нужны значения для типов NumPy (np.float32, np.float64 и т. д.), используйте numpy.finfo.
- person Mark Dickinson; 03.03.2018
np.finfo(float) действительно работает, но я согласен, что если вы никогда не используете numpy, то было бы излишним устанавливать пакет только для этого.
- person Jonathan H; 03.03.2018
np.finfo(float) немного вводит в заблуждение, поскольку NumPy немедленно преобразует float в np.float64, а затем сообщает об этом подробности. Таким образом, он снова сообщает о типе NumPy, а не о float Python. (Хотя, по общему признанию, весьма вероятно, что float и np.float64 являются одним и тем же форматом: они оба используют двойные C под капотом.)
- person Mark Dickinson; 03.03.2018
1e300-(1e300-1e200)возвращает0.0, где фактическая разница должна быть 10 ^ 200. - person THN schedule 28.09.2018