为什么在使用python和numpy时sin（180）不为零？

Question

有谁知道为什么下面不等于0？

import numpy as np
np.sin(np.radians(180))

要么：

np.sin(np.pi)

当我将其输入python时，它的值为1.22e-16。

Answer 1

该数字π不能完全表示为浮点数。所以，np.radians(180)不给你π，它给你3.1415926535897931。

而sin(3.1415926535897931)其实类似1.22e-16。

那么，您如何处理呢？

您必须计算出或至少猜测出适当的绝对和/或相对误差范围，然后x == y编写而不是：

abs(y - x) < abs_bounds and abs(y-x) < rel_bounds * y

（这也意味着你要组织你的计算，使相对误差相对较大y，而不是x在你的情况，因为y是恒定的0，这是微不足道的，只是做了落后的。）

Numpy提供了一个在整个数组中为您执行此操作的函数allclose：

np.allclose(x, y, rel_bounds, abs_bounds)

（这实际上会检查abs(y - x) < abs_ bounds + rel_bounds * y)，但这几乎总是足够的，如果没有，您可以轻松地重新组织html" target="_blank">代码。）

在您的情况下：

np.allclose(0, np.sin(np.radians(180)), rel_bounds, abs_bounds)

那么，您如何知道正确的界限呢？SO答案无法教您足够的错误分析。维基百科上不确定性的传播给出了一个高层次的概述。如果您真的不知道，可以使用默认值，即1e-5相对值和1e-8绝对值。