python中是的print（0.1+0.2+0.3-0.6==0)为什么结果是false

这是因为在 Python 中浮点数的运算存在精度问题。

0.1、0.2和0.3在二进制下都是无限循环的小数，而计算机中只能用有限的二进制位数来表示它们。因此，计算机在计算这些浮点数的时候会进行舍入或截断，导致计算结果不是我们期望的精确值。

在这个例子中，0.1 + 0.2 + 0.3 的结果实际上是一个非常接近0.6的数，但不是精确的0.6。当我们将这个数减去0.6时，由于精度问题，得到的结果不是0，而是一个非常接近0的数，所以最终结果为False。

为了避免这种问题，可以使用 Decimal 类型来进行精确的浮点数计算。例如：

from decimal import Decimal

x = Decimal('0.1') + Decimal('0.2') + Decimal('0.3') - Decimal('0.6')
print(x == Decimal('0'))  # 输出 True

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：

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：

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])