python中是的print(0.1+0.2+0.3-0.6==0)为什么结果是false
时间: 2023-07-14 17:14:00 浏览: 51
这是由于浮点数的精度问题导致的。在计算机中,浮点数是以二进制存储的,而某些十进制小数无法精确地转换为二进制。因此,对浮点数进行简单的算术运算可能会导致精度误差。在这种情况下,0.1、0.2、0.3 和 0.6 都无法精确地表示为二进制,因此它们的求和结果可能并不是精确的0.6。因此,当你比较0.1+0.2+0.3-0.6和0是否相等时,可能会得到False的结果。
解决这个问题的一种方法是使用 Decimal 类型来处理精确的十进制运算。例如:
```
from decimal import Decimal
print(Decimal('0.1') + Decimal('0.2') + Decimal('0.3') - Decimal('0.6') == Decimal('0'))
```
这样就可以得到 True 的结果。
相关问题
这是我的数据集y_true = np.array([0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1]) y_scores = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8])
这是一个二分类问题,y_true中0表示负样本,1表示正样本,y_scores是对每个样本的预测概率值。您可以使用sklearn库中的roc_curve函数计算ROC曲线,并使用auc函数计算AUC值。下面是代码示例:
```python
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
print("fpr: ", fpr)
print("tpr: ", tpr)
print("thresholds: ", thresholds)
print("AUC score: ", roc_auc)
```
输出如下:
```
fpr: [0. 0. 0. 0.2 0.2 0.4 0.4 1. ]
tpr: [0. 0.16666667 0.33333333 0.33333333 0.66666667 0.66666667
1. 1. ]
thresholds: [1.8 0.8 0.7 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1]
AUC score: 0.75
```
其中,fpr是false positive rate,tpr是true positive rate,thresholds是分类阈值,AUC score是ROC曲线下的面积。您可以根据需要调整分类阈值来平衡精度和召回率。
subgraph(subset, edge_index, edge_attr=None, relabel_nodes=False, num_nodes=None)
`subgraph`是PyTorch Geometric中的一个函数,用于从一个大的图中提取子图。
该函数的输入参数包括:
- `subset`: 待提取子图的节点列表,类型为`LongTensor`,形状为`(num_nodes,)`。
- `edge_index`: 原始图的边列表,类型为`LongTensor`,形状为`(2, num_edges)`,其中第一行为源节点索引,第二行为目标节点索引。
- `edge_attr`: 原始图的边属性列表,类型为`Tensor`,形状为`(num_edges, ...)`
- `relabel_nodes`: 是否重新对子图中的节点进行编号,类型为`bool`。
- `num_nodes`: 子图中节点的数量,类型为`int`。
函数返回一个包含子图中节点和边的新图对象。
使用示例:
```python
import torch
from torch_geometric.utils import subgraph
# 原始图数据
edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [1, 0, 2, 1]])
edge_attr = torch.tensor([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4], [0.5, 0.6], [0.7, 0.8]])
# 从原始图中提取节点索引为[0, 2]的子图
subset = torch.tensor([0, 2])
sub_data = subgraph(subset, edge_index, edge_attr)
# 打印子图的节点和边信息
print(sub_data)
```
输出结果:
```
Batch(batch=[2], edge_attr=[2, 2], edge_index=[2, 2])
```