Python是一门功能强大的编程语言，数值比较是其其中重要的一部分。在Python中，我们可以通过多种方式进行数值比较，但是有时候比较的方式可能会引起误差。因此，有必要使用专门的工具来进行数值比较。在本文中，我们将介绍一些用于快速比较Python数值的工具。
一、Decimal
Python的内置类型float可以表示很大或很小的浮点数，但在比较时可能会引起精度问题。因此，推荐使用Python的一个标准库Deciaml。Decimal可对浮点数或整数进行高精度的十进制运算。 使用Decimal示例代码如下：
from decimal import Decimal
x = Decimal('0.1')
y = Decimal('0.2')
z = Decimal('0.3')
print(x + y == z) # True
二、math.isclose()
Python 3.5及以上版本还提供了一个math.isclose函数，其用于在指定误差范围内比较两个数字。其可以指定相对误差rel_tol和绝对误差abs_tol。 使用math.isclose()示例代码如下：
import math
x = 0.1 + 0.1 + 0.1
y = 0.3
print(math.isclose(x, y, rel_tol=1e-9, abs_tol=0.0)) # True
三、numpy.isclose()
如果你需要比较多维数组，可以使用Numpy库中的isclose函数。其与math.isclose()类似，但是可对元素数组进行比较。 使用numpy.isclose()示例代码如下：
import numpy as np
a = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
b = np.array([0.3, 0.4, 0.5])
print(np.isclose(a, b, rtol=1e-9, atol=0.0)) # [True, False, False]
四、unittest.assertAlmostEqual()
unittest是Python自带的测试框架，可用于自动比较结果。其中assertAlmostEqual函数比较两个浮点数的相对误差是否小于指定值。 使用unittest.assertAlmostEqual()示例代码如下：
import unittest
class TestMath(unittest.TestCase):
def test_addition(self):
self.assertAlmostEqual(0.1 + 0.2, 0.3, places=7)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
五、NumPy.allclose()
如果你需要比较两个形状相同的Numpy数组，还可以使用NumPy.allclose()函数。 使用NumPy.allclose()示例代码如下：
import numpy as np
a = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
b = np.array([0.3, 0.4, 0.5])
c = np.array([0.1 + 0.2, 0.4, 0.5])
print(np.allclose(a + b, c, rtol=1e-9, atol=0.0)) # True
六、总结
在Python中，有多种方式可用于比较数字的相等性。选用哪种方式取决于你的使用场景，有多平方是否有误差限制。如要进行高精度运算，需使用Decimal；对于列表和多维数组，则最好使用NumPy.isclose()或者allclose()方法。由于在统计计算过程中误差往往是不可避免的，因此选用适当的比较方式非常重要。
