当前位置: 首页 > news >正文

【numpy】浮点数比较大小

对于浮点数的比较,由于浮点数的精度问题,直接比较可能会遇到精度不一致的情况。为了比较浮点数的大小,可以使用一定的容差范围,避免因微小的误差导致的错误判断。使用 np.isclose()np.allclose() 函数可以方便地进行这种比较。

以下是如何在一个包含浮点数的列表中比较每个数是否等于某个值(例如,检查哪些数等于0.5):

import numpy as np# 示例浮点数列表
float_list = [0.5, 0.5000001, 0.4999999, 0.3, 0.7]# 要比较的值
value_to_compare = 0.5# 使用np.isclose()进行比较,容差可以根据需要调整
tolerance = 1e-6  # 绝对容差
comparison_results = np.isclose(float_list, value_to_compare, atol=tolerance)# 找出与value_to_compare相等的浮点数
matching_indices = np.where(comparison_results)[0]
matching_values = np.array(float_list)[matching_indices]print("Original List:", float_list)
print("Values close to", value_to_compare, ":", matching_values)

在这段代码中:

  • np.isclose() 用于检查列表中的每个浮点数是否与指定值(如 value_to_compare)在一定容差范围内相等。atol 是绝对容差,表示可以接受的误差范围。
  • matching_indices 是满足条件的索引列表。
  • matching_values 则是与 value_to_compare 相近的值。

这样的方法可以帮助您在处理浮点数比较时避免由于精度问题引起的误差。

运行结果

Original List: [0.5, 0.5000001, 0.4999999, 0.3, 0.7]
Values close to 0.5 : [0.5       0.5000001 0.4999999]

相关文章:

【numpy】浮点数比较大小

对于浮点数的比较,由于浮点数的精度问题,直接比较可能会遇到精度不一致的情况。为了比较浮点数的大小,可以使用一定的容差范围,避免因微小的误差导致的错误判断。使用 np.isclose() 或 np.allclose() 函数可以方便地进行这种比较。…...

ISC.AI 2024周鸿祎:发展安全大模型是安全迈向“自动驾驶”的必由之路

7月31日,ISC.AI 2024第十二届互联网安全大会在北京盛大开幕。360集团创始人周鸿祎就“打造安全大模型 引领安全行业革命”主题发表演讲。周鸿祎表示,发展安全大模型是安全迈向“自动驾驶”的必由之路,也是成功之路,而落地安全大模…...

并查集(未压缩未按秩合并)

并查集(Union-Find)是一种用于处理不相交集合(disjoint-set)的数据结构,主要用于处理连通性问题。并查集支持两种操作: 查找(Find):确定元素所属的集合。合并&#xff0…...

读书其实并没有那么大的作用

开场白 Hey,书虫们和生活探索者们!今天我们来聊聊一个老生常谈却又常谈常新的话题——读书。有人说,读书能改变命运,但也有人说,读书不过是生活的调味品。那么,读书到底有啥用?让我们一起来扒一…...

微信小程序/vue将金额/数字转为千分位显示在页面上

vue将金额转为数字显示在页面上 toThousands (number) {let isNegative_ false // 判断正负if (Number(number) < 0) {isNegative_ truenumber String(number).split(-)[1] // 分离负号 并把String类型的数字并赋值给number}if (Number(number) ! 0 && Math.abs…...

如何查看树莓派的 OS 和内核版本

在使用树莓派开发的时候&#xff0c;有时候需要知道树莓派的一些基本信息&#xff0c;如&#xff1a;OS 版本&#xff0c;内核版本&#xff0c;CPU 构架等&#xff0c;在使用 40 pin 扩展接口的时候&#xff0c;需要知道每个管脚的具体定义。 1. 查看‌ OS 版本&#xff1a; 使…...

php的mysql操作可实现简单登录功能

文章目录 1. 表单和请求(1) 表单操作(2) 网络请求(3) $_REQUEST超全局变量 2. mysql数据库操作1) mysqli连接操作2) 操作数据库3) 预处理语句4) pdo操作数据库5) 创建连接并执行查询语句 1. 表单和请求 主要使用到**$_GET** 和 $_POST这两个超全局变量,分别对应两种请求 (1) …...

c#复制窗体Form方法

直接复制三个类粘贴到vs的项目中...

C:图案打印

引言 本篇文章讲了一些常见的图形编程题&#xff0c;并总结了一些规律。 1、打印空心正方形 1.1 代码展示&#xff1a; #include<stdio.h> int main() {int a 0;//边长初始化scanf("%d", &a);//输入边长的值{int i 0;for (i 0; i < a; i)//控制行…...

WebLogic:弱口令,木马反弹连接

weblogic WebLogic 是 Oracle 公司开发的应用服务器&#xff0c;主要用作开发、集成、部署和管理大型分布式 Web 应用、网络应用和数据库应用的 Java 应用服务器。它在历史上曾出现过多个安全漏洞&#xff0c;其中包括弱口令、任意文件上传、SSRF、反序列化漏洞等 常见版本&a…...

深度学习图像处理环境搭建

Anaconda安装 Anaconda介绍 Anaconda是一个用于科学计算和数据科学的开源发行版&#xff0c;它包含了许多流行的Python库和工具&#xff0c;旨在简化数据分析和机器学习任务的开发过程。Anaconda提供了一个集成的开发环境&#xff0c;包括Python解释器、包管理工具&#xff0…...

这几个高级爬虫软件和插件真的强!

亮数据&#xff08;Bright Data&#xff09; 亮数据是一款强大的数据采集工具&#xff0c;以其全球代理IP网络和强大数据采集技术而闻名。它能够轻松采集各种网页数据&#xff0c;包括产品信息、价格、评论和社交媒体数据等。 网站&#xff1a;https://get.brightdata.com/we…...

【实战】机器学习Kaggle比赛—House Prices - Advanced Regression Techniques

House Prices - Advanced Regression Techniques 一、准备工作&#xff08;1&#xff09;查看项目概述&#xff08;2&#xff09;下载数据集&#xff08;3&#xff09;导入部分必要的库&#xff08;4&#xff09;参数设置&#xff08;图形显示大小屏蔽警告&#xff09;&#xf…...

【前端面试题】前端工程化、Webpack、Vite、Git项目管理相关问题

目录 关于前端工程化关于Webpack关于Vite关于Git项目管理综合性问题 关于前端工程化 1. 前端工程化的定义和好处 问题&#xff1a;什么是前端工程化&#xff1f;它的主要好处是什么&#xff1f;答案&#xff1a;前端工程化是指在前端开发中应用系统化、自动化和标准化的方法&…...

【号外】「省点时间」新功能暖心上线!

好消息&#xff0c;好消息&#xff0c;重大好消息&#xff01; 应广大用户朋友的要求&#xff0c;经过一个多月的鏖战&#xff0c;「省点时间」的VIP功能终于上线啦&#xff01; 新版本在原有基础上&#xff0c;新增VIP功能&#xff0c;用户拥有了更多选择&#xff0c;赶快来…...

Python面试题:如何使用WebSocket实现实时Web应用

使用 WebSocket 实现实时 Web 应用可以使你的应用程序具备实时双向通信的能力。以下是一个完整的指南&#xff0c;展示如何使用 Django Channels 和 WebSocket 实现一个简单的实时 Web 应用。 环境准备 安装 Django Channels: pip install channels创建 Django 项目: django-a…...

公交信息在线查询小程序的设计

管理员账户功能包括&#xff1a;系统首页&#xff0c;个人中心&#xff0c;用户管理&#xff0c;线路信息管理&#xff0c;站点分类管理&#xff0c;站点信息管理&#xff0c;周边分类管理周边信息管理&#xff0c;系统管理 微信端账号功能包括&#xff1a;系统首页&#xff0…...

Airtest实施手机精准截图

Airtest实施手机精准截图 一、接口查找 首先我们需要知道我们应该怎么实现用脚本去进行局部截图&#xff0c;我们可以通过翻阅Airtest的API文档发现&#xff0c;Airtest提供了 crop_image(img, rect) 方法可以帮助我们实现局部截图&#xff0c;在我们往期的推文里也介绍过该接…...

前端面试宝典【设计模式】【2】

欢迎来到《前端面试宝典》,这里是你通往互联网大厂的专属通道,专为渴望在前端领域大放异彩的你量身定制。通过本专栏的学习,无论是一线大厂还是初创企业的面试,都能自信满满地展现你的实力。 核心特色: 独家实战案例:每一期专栏都将深入剖析真实的前端面试案例,从基础知…...

技术汇总笔记7:条件分支相关内容

嵌套Switch语句的使用和改进 嵌套的switch语句虽然在语法上是允许的&#xff0c;但可能会使代码难以阅读和维护。例如&#xff1a; switch (_get_urgency_ob_type(sData.structure_name)) {case URGENCY_OB_PRESSUREINFO:{switch(_get_urgency_ob_sub_type( sData.attribute_…...

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …...

PHP和Node.js哪个更爽?

先说结论&#xff0c;rust完胜。 php&#xff1a;laravel&#xff0c;swoole&#xff0c;webman&#xff0c;最开始在苏宁的时候写了几年php&#xff0c;当时觉得php真的是世界上最好的语言&#xff0c;因为当初活在舒适圈里&#xff0c;不愿意跳出来&#xff0c;就好比当初活在…...

相机Camera日志实例分析之二:相机Camx【专业模式开启直方图拍照】单帧流程日志详解

【关注我&#xff0c;后续持续新增专题博文&#xff0c;谢谢&#xff01;&#xff01;&#xff01;】 上一篇我们讲了&#xff1a; 这一篇我们开始讲&#xff1a; 目录 一、场景操作步骤 二、日志基础关键字分级如下 三、场景日志如下&#xff1a; 一、场景操作步骤 操作步…...

大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用

大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动&#xff08;如演唱会、马拉松赛事、高考中考等&#xff09;期间&#xff0c;城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例&#xff0c;暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...

将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?

Otsu 是一种自动阈值化方法&#xff0c;用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理&#xff0c;能够自动确定一个阈值&#xff0c;将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...

使用van-uploader 的UI组件,结合vue2如何实现图片上传组件的封装

以下是基于 vant-ui&#xff08;适配 Vue2 版本 &#xff09;实现截图中照片上传预览、删除功能&#xff0c;并封装成可复用组件的完整代码&#xff0c;包含样式和逻辑实现&#xff0c;可直接在 Vue2 项目中使用&#xff1a; 1. 封装的图片上传组件 ImageUploader.vue <te…...

spring:实例工厂方法获取bean

spring处理使用静态工厂方法获取bean实例&#xff0c;也可以通过实例工厂方法获取bean实例。 实例工厂方法步骤如下&#xff1a; 定义实例工厂类&#xff08;Java代码&#xff09;&#xff0c;定义实例工厂&#xff08;xml&#xff09;&#xff0c;定义调用实例工厂&#xff…...

鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个医院查看报告小程序

一、开发环境准备 ​​工具安装​​&#xff1a; 下载安装DevEco Studio 4.0&#xff08;支持HarmonyOS 5&#xff09;配置HarmonyOS SDK 5.0确保Node.js版本≥14 ​​项目初始化​​&#xff1a; ohpm init harmony/hospital-report-app 二、核心功能模块实现 1. 报告列表…...

基于IDIG-GAN的小样本电机轴承故障诊断

目录 🔍 核心问题 一、IDIG-GAN模型原理 1. 整体架构 2. 核心创新点 (1) ​梯度归一化(Gradient Normalization)​​ (2) ​判别器梯度间隙正则化(Discriminator Gradient Gap Regularization)​​ (3) ​自注意力机制(Self-Attention)​​ 3. 完整损失函数 二…...

MySQL 8.0 事务全面讲解

以下是一个结合两次回答的 MySQL 8.0 事务全面讲解&#xff0c;涵盖了事务的核心概念、操作示例、失败回滚、隔离级别、事务性 DDL 和 XA 事务等内容&#xff0c;并修正了查看隔离级别的命令。 MySQL 8.0 事务全面讲解 一、事务的核心概念&#xff08;ACID&#xff09; 事务是…...