Matlab和Python中浮点数的区别是什么？

Question

我将一些数字从Matlab版本5的“mat”文件中导入到Python中，但它们具有不同的精度。

以下是Python代码：

output_data = numpy.matlab.loadmat( ( path ), mat_dtype=True )

print(output_data)

Python3 output: -0.0030967733388058967-> 20 numbers or digits
Matlab output:  -0.00309677333880590  -> 18  "        "

为什么Python和Matlab会有不同的精度？

- Michael

Answer 1

默认情况下，MATLAB和Python/Numpy使用相同的浮点表示，即64位浮点数（双精度）。存储方式由CPU而非程序决定（程序基本上可以在32、64和80位浮点数之间进行选择，在平均PC中，这些是CPU所理解的表示方式）。

您看到的差异是程序选择显示数字的方式。内部表示方式是相同的。

如果您的应用程序关注这些数字之间的差异，那么您的做法是错误的。按定义，浮点计算不精确，您不能指望最后几个数字有意义。

- Cris Luengo

Answer 2

希望这个链接中的答案能够帮到您：

https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/77455-raising-to-the-power-of-large-numbers-is-giving-me-the-wrong-answer

引用回答问题的人:

一般来说，MATLAB使用双精度，大约意味着您可以期望16位数字的精度。

- kkblue

---

这是一个仅包含链接的答案，在SO上我们不认为它是有效的答案。一个答案应该能够独立存在，并包含你的链接所指向的基本信息。你本可以将其作为评论，但请注意，你的链接是关于大整数的，而这与OP的问题不同。 - Thierry Lathuille

抱歉，我不知道。下次会记住的。 :) - kkblue

通常情况下，MATLAB使用双精度浮点数，大约可以期望16位数字的精度。-->我得到了小数点后17位数字。 - Michael

@Michael，它提供大约16位数字的精度并不意味着你不能获得更多的数字... - Mark Rotteveel

Answer 3

我注意到Python的行为与其他软件包（包括Matlab、SPSS Modeler和Excel）略有不同。

有时它会提供1-2个额外的小数位。

例如：

In [53]: import numpy

In [54]: numpy.pi
Out[54]: 3.141592653589793

In [55]: numpy.pi * 10000
Out[55]: 31415.926535897932

In [56]: numpy.pi * 100000
Out[56]: 314159.2653589793

In [57]: len(str(numpy.pi))
Out[57]: 17

而其他人则会坚持使用16个“有意义”的数字

- Julian