python - numpy.astype 与 numba 的非常奇怪的结果

Question

为什么？很奇怪...
在python中，如果我们用numba测试np.astype() ，以下将打印一些结果为

x:     [-6. -5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]
x-int: [-6 -5 -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4  5]

@numba.njit
def tt():
    nn = 3
    x = np.linspace(0, 4*nn-1, 4*nn)-2*nn
    print(x)
    print(x.astype(np.int32))

但是，如果我将 x 的行更改为 x = np.linspace(0, 8*nn-1, 8*nn)-4*nn ，结果会很奇怪

x: [-12. -11. -10.  -9.  -8.  -7.  -6.  -5.  -4.  -3.  -2.  -1.   0.   1.   2.   3.   4.   5.   6.   7.   8.   9.  10.  11.]
x-int: [-12 -11 -10  -9  -8  -7  -6  -5  -4  -3  -2  -1   0   0   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11]

有两个 0在 x-int 中？为什么？

Answer 1

tl;博士:这是 Numba 的报告错误。
该问题来自 Numba linspace 中的一个稍微不准确的地方与浮点舍入相关的函数。这是一个突出问题的示例:

def tt_classic():
    nn = 3
    return np.linspace(0, 8*nn-1, 8*nn)-4*nn

@numba.njit
def tt_numba():
    nn = 3
    return np.linspace(0, 8*nn-1, 8*nn)-4*nn

print(tt_classic()[13])
print(tt_numba()[13])

结果如下:

1.0
0.9999999999999982

如您所见，Numba 实现不会返回精确值。虽然对于大值无法避免此问题，但可以将其视为 错误 对于如此小的值，因为它们可以在任何 IEEE-754 平台上精确表示(没有任何精度损失)。
因此，转换会将浮点数 0.9999999999999982 截断为 0(而不是最接近的整数)。如果你想要一个安全的转换(即解决方法)，你可以明确地告诉 Numpy/Numba 这样做。下面是一个例子:

@numba.njit
def tt():
    nn = 3
    x = np.linspace(0, 4*nn-1, 4*nn)-2*nn
    np.round(x, 0, x)
    print(x)
    print(x.astype(np.int32))

此错误已在 Numba 错误跟踪器 here 上报告.
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