[已解决]Python 为什么很简单的数都计算不准呢？

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初涉Python 本人做数值模拟，发现了一个很纠结的问题，就是Python 在就在计算过程中出现了计算不准的问题。

例如A矩阵为:  [[0.5, -0.0025, 0], [0.5, 0, -0.0025], [0, 0.005, 0.005]]
B矩阵为：array([[   1. ,    1. ,    0.5], [-200. ,  200. ,  100. ],[ 200. , -200. ,  100. ]])
当我把两个矩阵点乘 np.dot(B,A)后出现了
array([[  1.00000000e+00,   0.00000000e+00,   0.00000000e+00],
           [  0.00000000e+00,   1.00000000e+00,   1.04083409e-17],
           [  0.00000000e+00,   1.04083409e-17,   1.00000000e+00]])
关于第二行第二列的 1.04083409e-17 我实在有些纠结，就是应该等于0才对啊！？

最佳答案

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冬雪雪冬

2016-7-20 08:15:33

计算机内部采用的是2进制，输入和输出的是10进制，在转换中会有误差，当然这个误差是极小的。任何计算机任何语言都存在此问题。如果你看到都是完全相符的结果，那是把小的偏差舍掉了。如1.00000000000000000001就直接显示为1或1.0了。

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冬雪雪冬

计算机内部采用的是2进制，输入和输出的是10进制，在转换中会有误差，当然这个误差是极小的。任何计算机任何语言都存在此问题。如果你看到都是完全相符的结果，那是把小的偏差舍掉了。如1.00000000000000000001就直接显示为1或1.0了。

SixPy

你理解np不够~

1. import numpy as np
   
2. 
   
3. A = np.array([[ 0.5   , -0.0025,  0.    ],
   
4.               [ 0.5   ,  0.    , -0.0025],
   
5.               [ 0.    ,  0.005 ,  0.005 ]])
   
6. 
   
7. B = np.array([[   1. ,    1. ,    0.5],
   
8.               [-200. ,  200. ,  100. ],
   
9.               [ 200. , -200. ,  100. ]])
   
10. 
    
11. BA=np.dot(B,A)
    
12. print(BA)
    

复制代码

结果

1. [[ 1.  0.  0.]
   
2. [ 0.  1.  0.]
   
3. [ 0.  0.  1.]]
   

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