关于python浮点数求助

ASangQAQ

最近在研究在python上实现空间学习算法，现在就是搞到了matlab上的源码，然后转写为python，遇到的问题就是如果一些数据非常小，例如1.23456789e-14次方之类的数据，python的计算和matlab的计算误差很大，会影响最终结果，网上搜索说原因是python的浮点数如果很小计算就会有误差，了解到的方法是用decimal，但是decimal不能进行求特征值和特征向量的操作，来问问各位大佬有没有什么办法。

hujian722

试下用numpy

ScriptKid777

可以使用numpy.float128，也可以用 SymPy 允许使用符号变量进行精确计算，不受浮点数精度的限制。
Decimal 模块不能用于求特征值和特征向量，可以考虑使用 NumPy 的线性代数函数或外部库。
也可以考虑使用大数库，如 gmpy2 或 mpmath，来处理非常大的或非常小的数字。

mebyan

计算特征值和特征向量
linalg模块中，eigvals()函数可以计算矩阵的特征值，而eig()函数可以返回一个包含特征值和对应的特征向量的元组

from numpy import *

A = array([[1, 2], [4, 5]])
B = mat(A)  # [[1 2][4 5]]
print(B)
C = linalg.eigvals(B)
print(C)  # [-0.46410162  6.46410162]
D = linalg.eig(B)
print(D)  # (array([-0.46410162,  6.46410162]), matrix([[-0.80689822, -0.34372377],[ 0.59069049, -0.9390708 ]]))

ASangQAQ

ScriptKid777 发表于 2024-4-18 08:55
可以使用numpy.float128，也可以用 SymPy 允许使用符号变量进行精确计算，不受浮点数精度的限制。
Decimal ...

numpy.float128是如何使用的呢，我现在使用的就是numpy

ASangQAQ

mebyan 发表于 2024-4-18 13:05
计算特征值和特征向量
linalg模块中，eigvals()函数可以计算矩阵的特征值，而eig()函数可以返回一个包含特 ...

linalg模块可以解决数值过小的精度问题吗？

ASangQAQ

ScriptKid777 发表于 2024-4-18 08:55
可以使用numpy.float128，也可以用 SymPy 允许使用符号变量进行精确计算，不受浮点数精度的限制。
Decimal ...

gmpy2 或 mpmath可以用来算特征值和特征向量吗

ScriptKid777

ASangQAQ 发表于 2024-4-19 16:29
gmpy2 或 mpmath可以用来算特征值和特征向量吗

gmpy2不支持，mpmath可以，但其实用numpy就好了

ASangQAQ

ScriptKid777 发表于 2024-4-19 16:46
gmpy2不支持，mpmath可以，但其实用numpy就好了

我使用的就是numpy，用ndarray数组计算，结果太小，导致算不对

夜雨微澜

创建一个类，自己写方法。数据使用字符串存，手搓一个高精度