python - 将 float 分配为字典键会改变其精度 (Python)

Question

我有一个 float 列表(实际上它是一个 pandas Series 对象，如果它改变了什么)看起来像这样:

mySeries:

...
22      16.0
23      14.0
24      12.0
25      10.0
26       3.1
...

(所以这个 Series 的元素在右边，索引在左边。)然后我尝试将这个 Series 中的元素分配为字典中的键，并将索引分配为值，如下所示:

{ mySeries[i]: i for i in mySeries.index }

我几乎得到了我想要的，除了......

{ 6400.0: 0, 66.0: 13, 3.1000000000000001: 23, 133.0: 10, ... }

为什么 3.1 突然变成了 3.1000000000000001？我想这与 float 的表示方式有关(？)，但为什么现在会发生这种情况，我该如何避免/修复它？

编辑:如果这个问题不准确，请随时为这个问题建议一个更好的标题。

EDIT2: 好的，看起来是完全相同的数字，只是打印不同。不过，如果我将 mySeries[26] 指定为字典键，然后尝试运行:

myDict[mySeries[26]]

我收到 KeyError。避免它的最佳方法是什么？

Answer 1

字典并没有改变 3.1 的浮点表示法，但它实际上显示了完整的精度。您打印的 mySeries[26] 正在截断精度并显示近似值。

你可以证明这一点:

pd.set_option('precision', 20)

然后查看我的系列。

0    16.00000000000000000000
1    14.00000000000000000000
2    12.00000000000000000000
3    10.00000000000000000000
4     3.10000000000000008882
dtype: float64

编辑:

What every computer programmer should know about floating point arithmetic总是一本好书。

编辑:

关于 KeyError，我无法重现该问题。

>> x = pd.Series([16,14,12,10,3.1])
>> a = {x[i]: i for i in x.index}
>> a[x[4]]
4
>> a.keys()
[16.0, 10.0, 3.1000000000000001, 12.0, 14.0]
>> hash(x[4])
2093862195
>> hash(a.keys()[2])
2093862195