Numpy float32 的意外循环行为

Question

我试图了解 numpy 如何处理 float32 数据类型。

以下代码产生 0.25815687

print(np.float32(0.2581568658351898).astype(str)) # 0.25815687

但是在线浮点转换器https://www.h-schmidt.net/FloatConverter/IEEE754.html给出 0.2581568658351898193359375，Numpy 在打印单精度浮点时是否做了一些特殊的事情，或者我错过了什么？ 在线转换器结果

Answer 1

Numpy 在打印单精度浮点数时是否做了一些特别的事情，或者我错过了什么？

0.2581568658351898 不能完全编码为 32 位浮点数。
最接近的是0.2581568658351898193359375或0x1.085a46p-2

当以降低的精度打印0.2581568658351898193359375时，结果为0.25815687

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0.2581568 658351898            Source code
0.2581568 658351898193359375   True value
0.2581568 7                    Output 

Answer 2

您可以使用 f-strings 强制打印位数

print(f"{np.float32(0.2581568658351898):.25f}")

其中:.25f告诉解释器将该值打印为具有 25 位十进制数字的浮点数。