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np.exp()とnp.eでの精度の違いは?

okahijiki

総合スコア404

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投稿2021/04/17 07:07

基本的なことにて、失礼します。
np.exp()とnp.eで、小数点以下、精度がちがうのは、なぜでしょう。

python

1import numpy as np 2 3np.exp(2) 47.38905609893065 5 6e=np.e 7e**2 87.3890560989306495 9 10#確認したこと 11 12type(np.exp(2)) 13numpy.float64 14 15type(np.e) 16float

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float64であるかどうかは関係ありません。

python

1>>> np.exp(1) == np.e 2True

python

1>>> import math 2>>> math.exp(2) 37.38905609893065 4>>> math.exp(1)**2 57.3890560989306495

np.expは、指数関数の級数展開を使った近似式で計算しているためです。

投稿2021/04/17 07:46

編集2021/04/17 07:49
ppaul

総合スコア24666

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okahijiki

2021/04/17 07:57

ご回答ありがとうございますー。 np.exp(1) == np.e True 念のため... np.exp(1)-np.e == 0 True となりました。 >np.expは、指数関数の級数展開を使った近似式で計算しているためです。 ただ四捨五入で、小数点が丸められていると思っていたのですが、違うみたいな...検索してみると「オイラー」とか出てきたりして。そこまで勉強を広げていくと(個人的に)たいへんなことになりそう...
ppaul

2021/04/17 13:31

現在のコンピュータで数について気を付けなければならないことは、 - 通常コンピュータは二進数で計算をしている。 -コンピュータは無限のデータを扱うことはできない。 の2点です。 浮動小数点数を使う場合には、上記に加えて -有効数字は桁数が決まっている にも注意が必要です。。 また、数学的には等しくなるはずの数が等しくないことは普通です。 >>> math.sin(math.pi) 1.2246467991473532e-16 とかですね。
okahijiki

2021/04/17 23:43

ありがとうございます。 たとえば、print(1/3) 0.3333333333333333 というふうに、小数点17以下は、まるめられます (ppaulさんのおっしゃることろの「有効数字の桁数が決まっている」ですね) そもそも少数点は、ネイピアによる対数のアイデアと、同じくらいの時代に出てきた、という本を読んだことがあります。それ以前の(ギリシア時代からの?)1/3(比率)の方が、コンピュータより豊かに表現できたりするのは、なんというか、心づよい感じもします〜 ありがとうございます。
ppaul

2021/04/18 09:20

どうでもよい話ですが、 1/3のように比で表せる数のことを英語ではrational numberといいます。ratioは比率のことなので比率数と翻訳すべきなのですが、辞書に載っているrationalが「合理的」であるためか「有理数」と訳されてしまいました。そのため比率で表せない円周率(π)とかネイピア数(e)とかが「無理数」という意味の分からない日本語になっています。困ったものです。
okahijiki

2021/04/19 01:56

ほんらいratio/比率であるところを、rational 合理的=>有理数(理が有る数)と訳されてしまっているのですね。直観的にも1/3は、比率数の方がピンと来ますー ありがとうございます。
guest

0

そのまま、floatとfloat64のちがいなのでは

投稿2021/04/17 07:23

y_waiwai

総合スコア87800

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okahijiki

2021/04/17 07:31

ご回答、ありがとうございますー。 たとえば、演算を行なうとき、float64なら、float64でそろえていく、といった感じでしょうか。
y_waiwai

2021/04/17 07:48

その精度が必要なものなら、そうすればいいでしょうね
okahijiki

2021/04/17 07:57

ありがとうございますー
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