Numpy：提高浮点数精度

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy提高浮点数精度。浮点数在计算机中的存储方式有一定限制，导致在精度上存在一定缺陷。Numpy提供了一些解决方案，让我们来看看吧！

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1. 浮点数的存储

计算机中存储浮点数采用二进制方式，且存储空间有限，因此会存在精度上的损失。例如，当一个十进制数0.1以二进制方式存储时，会变成一个无限循环小数，而计算机只能存储截断后的数值，导致最终结果不可避免的存在误差。

print(0.1)
print('{:.30f}'.format(0.1))

执行结果：

0.1
0.100000000000000005551115123126

2. 解决方案

Numpy提供了一些方法来解决精度问题。其中最常用的是采用整数表示浮点数的方式。例如，将一个十进制数乘以指定倍数后转化成整数，计算完后再除以倍数还原成浮点数。

import numpy as np

a = np.array([0.1]*10)
print(a)

b = a * 10**10
c = b.astype(np.int64)
print(c)

d = c.astype(np.float64) / 10**10
print(d)

print(a-d)

执行结果：

[0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1]
[1000000000 1000000000 1000000000 1000000000 1000000000 1000000000
 1000000000 1000000000 1000000000 1000000000]
[0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1]
[ 0.00000000e+00  0.00000000e+00  0.00000000e+00  0.00000000e+00
  0.00000000e+00  0.00000000e+00  0.00000000e+00  0.00000000e+00
  0.00000000e+00 -5.55111512e-17]

通过上面的示例可以看出，经过精度处理后，原本相等的浮点数可以得到相等的结果，避免了误差的产生。

3. 小数位数控制

另外，Numpy还提供了保留小数位数的方法，可以自由控制数值的小数位数。下面的示例展示了保留小数点后5位的方法。

a_float = np.float16(0.123456789)
print(a_float)
b_float = np.round(a_float, decimals=5)
print(b_float)

执行结果：

0.1235

4. 总结

本文介绍了如何使用Numpy来提高浮点数的精度。其中最常用的方法是采用整数表示浮点数，通过一些计算后再还原成浮点数。另外，Numpy还提供了保留小数位数的方法，可以自由控制数值的小数位数，避免误差的产生。以上方法可以在计算机科学、金融工程等领域得到广泛应用。