我是一个广泛使用MATLAB的Python新手 . 我正在转换一些在MATLAB中使用 log2 的代码，并且我使用了NumPy log2 函数，得到的结果与我预期的这么小的数字不同 . 我很惊讶，因为数字的精确度应该相同（即MATLAB double vs NumPy float64） .
MATLAB代码
a = log2(64);
--> a=6
基础Python代码
import math
a = math.log2(64)
--> a = 6.0
NumPy代码
import numpy as np
a = np.log2(64)
--> a = 5.9999999999999991
修改后的NumPy代码
import numpy as np
a = np.log(64) / np.log(2)
--> a = 6.0
因此，本机NumPy log2 函数给出的结果导致代码失败，因为它检查数字是2的幂 . 预期结果正好是6，本机Python log2 函数和修改后的NumPy代码都给出了使用对数的属性 . 我是否在使用NumPy log2 功能做错了什么？我现在更改了代码以使用原生Python log2 ，但我只是想知道答案 .
1 回答
没有 . 代码没有任何问题，只是因为我们的计算机上无法完美地表示浮点数 . 在检查浮点值时，始终使用epsilon值来允许一系列错误 . 阅读The Floating Point Guide和this帖子了解更多信息 .
EDIT - 正如cgohlke在评论中指出的那样，
这可能是错误输出的原因 .