python - numpy `rint` 奇怪的行为

Question

这个问题是关于numpy.rint的，根据定义四舍五入到最接近的整数。但是，以下代码会产生不一致的结果。

In [1]: import numpy as np
        for i in range(5, 105, 10):
            print(i, np.rint(i/10))
Out[1]: 5 0 # Should be 1
        15 2 # Correct
        25 2 # Should be 3
        35 4 # Correct
        45 4 # Should be 5
        55 6 # Correct
        65 6 # Should be 7
        ...

所以似乎有一个规律:如果在除以 10 后，个位是偶数，则数字向下舍入，但如果个位是奇数，则数字向上舍入。然而，根据rounding rules ，单位位置应该无关紧要!

要么 numpy 应该使用“向上舍入”，即恰好在一半处向上舍入到下一个整数，要么应该使用“向下舍入”。它不能两者兼顾，而且不一致。

通常，我会为此打开一个带有 numpy 的错误报告，但我不确定这是否完全是 numpy 很奇怪，或者 python 的一些潜在怪癖解释 float ，或由于 loss of precision from conversion to binary and back .

请注意 numpy.round(i, 0) 的行为也相同。

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一个解决方法是在除以 10 之后添加一个小分数:numpy.rint(i/10 + 0.1)，答案就正确了。

Answer 1

自从几乎普遍采用 IEEE 754 标准以来，数字函数已涌向“四舍五入”，其描述可以在您链接到的同一维基百科页面上找到，但是 a bit down .

在这里，基本转换期间的精度损失不是问题，因为在此范围内整数到 float (C double )的转换是准确的，并且商可以用二进制 float 精确表示。

添加 0.1 不是明智的解决方法。例如，将 0.1 添加到 4.42 得到 4.52，四舍五入为 5.0 而不是正确的 4.0。