[英]Equivalent matlab function mod in numpy or python
我正在將一些代碼從Matlab轉換為Python。
在matlab中有函數mod
,它給出了模運算。
例如,以下示例顯示了matlab mod
和等效numpy remainder
操作之間的不同結果:
Matlab的:
>> mod(6, 0.05)
ans =
0
NumPy的:
np.remainder(6, 0.05)
0.04999999999999967
np.mod(6, 0.05)
0.04999999999999967
Python模運算符給出與numpy相同的結果。
6%0.05
0.04999999999999967
python中有沒有提供與Matlab相同的mod操作? 優選地,可以在numpy
2d / 3d陣列上操作。
numpy
文檔說numpy.mod
相當於matlab mod
。
這是問題的核心,在python中:
>>> 6/0.05 == 120
True
>>> 6//0.05 == 120 # this is 119 instead
False
6/0.05
的浮點結果足夠接近120(即在雙精度的分辨率內),它被舍入到120.0。 但是,它比120略小,因此明確的分區將在將其標准化為120.0之前將該數字截斷為119。
一些證據:
>>> from decimal import Decimal
... print(6/Decimal(0.05)) # exactly approximate
... print(6/Decimal('0.05')) # exact
119.9999999999999933386618522
1.2E+2
第一個數字是你最初得到的6/0.05
,但數字119.9999999999999933386618522
四舍五入到最接近的數字,用雙精度表示,這是120.可以很容易地證明這兩個數字在雙精度內確實是相同的:
>>> print(6/Decimal('0.05') - 6/Decimal(0.05))
6.6613381478E-15
>>> 120 - 6.6613381478E-15 == 120
True
現在來自MATLAB的help mod
:
MOD(x,y) returns x - floor(x./y).*y if y ~= 0, carefully computed to
avoid rounding error. If y is not an integer and the quotient x./y is
within roundoff error of an integer, then n is that integer.
這表明當x/y
接近整數時,它首先舍入,而不是像python中那樣被截斷。 所以MATLAB不遺余力地利用浮點結果做一些魔術。
最簡單的解決方案是自己舍入你的數字(除非你可以使用像decimal.Decimal
這樣的decimal.Decimal
,但這意味着你應該完全放棄原生雙打,包括文字)並以這種方式重現MATLAB的mod
,假設對你的用例有意義。
這是一個解決方法。 它基本上將分母舍入到它的str表示,並從那里進行整數運算:
import numpy as np
import decimal
def round_divmod(b,a):
n,d = np.frompyfunc(lambda x:decimal.Decimal(x).as_integer_ratio(),1,2)(a.astype('U'))
n,d = n.astype(int),d.astype(int)
q,r = np.divmod(b*d,n)
return q,r/d
a = np.round(np.linspace(0.05,1,20),2).reshape(4,5)
a
# array([[0.05, 0.1 , 0.15, 0.2 , 0.25],
# [0.3 , 0.35, 0.4 , 0.45, 0.5 ],
# [0.55, 0.6 , 0.65, 0.7 , 0.75],
# [0.8 , 0.85, 0.9 , 0.95, 1. ]])
round_divmod(6,a)
# (array([[120, 60, 40, 30, 24],
# [ 20, 17, 15, 13, 12],
# [ 10, 10, 9, 8, 8],
# [ 7, 7, 6, 6, 6]]), array([[0. , 0. , 0. , 0. , 0. ],
# [0. , 0.05, 0. , 0.15, 0. ],
# [0.5 , 0. , 0.15, 0.4 , 0. ],
# [0.4 , 0.05, 0.6 , 0.3 , 0. ]]))
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