numpy或python中的等效matlab函数mod

Question

我正在将一些代码从Matlab转换为Python。

在matlab中，有mod给出模运算的函数。

例如，以下示例显示了matlab mod和等效的numpy remainder操作之间的不同结果：

Matlab：

>> mod(6, 0.05)

ans =

     0

脾气暴躁：

np.remainder(6, 0.05) 
0.04999999999999967

np.mod(6, 0.05)
0.04999999999999967

Python模运算符给出的结果与numpy相同。

6%0.05
0.04999999999999967

python中有什么可以提供与Matlab中相同的mod操作吗？最好可以在numpy2d / 3d阵列上进行操作。

numpy 文档说，这numpy.mod等效于matlab mod。

Answer 1

这是问题的核心，在python中：

>>> 6/0.05 == 120
True

>>> 6//0.05 == 120  # this is 119 instead
False

的浮点结果6/0.05足够接近120（即在双精度的分辨率内），因此将其舍入为120.0。但是，它比120小得多，因此显式的楼层分割会将该数字截断为119，然后再将其归一化为120.0。

一些证明：

>>> from decimal import Decimal
... print(6/Decimal(0.05))  # exactly approximate
... print(6/Decimal('0.05'))  # exact
119.9999999999999933386618522
1.2E+2

第一个数字是您首先得到的6/0.05，但是该数字119.9999999999999933386618522将四舍五入到可以用双精度表示的最接近的数字，即120。可以很容易地证明这两个数字在双精度内确实相同：

>>> print(6/Decimal('0.05') - 6/Decimal(0.05))
6.6613381478E-15

>>> 120 - 6.6613381478E-15 == 120
True

现在help mod来自MATLAB：

>>> from decimal import Decimal
... print(6/Decimal(0.05))  # exactly approximate
... print(6/Decimal('0.05'))  # exact
119.9999999999999933386618522
1.2E+2

这表明当x/y接近整数时，将其四舍五入，而不是像在python中那样被截断。因此，MATLAB竭尽全力对浮点结果进行了一些处理。

最简单的解决方案是自己对数字取整（除非可以使用decimal.Decimal，否则这意味着您应该完全放弃本机双精度，包括文字）并以mod这种方式重现MATLAB的假设，前提是这对您的用例有意义。