我想使用Python3-h5 py将矩阵存储为.HDF5格式。我的问题是，当我将初始数据与从HDF 5文件中提取的数据进行比较时，我得到了令人惊讶的差异。

import numpy
import h5py

# Create a vector of float64 values between 0 and 1
A = numpy.array(range(16384+1))/(16384+1)

# Save the corresponding float16 array to a HDF5 file
Fid = h5py.File("Output/Test.hdf5","w")
Group01 = Fid.create_group("Group")
Group01.create_dataset("Data", data=A, dtype='f2')
# Group01.create_dataset("Data", data=A.astype(numpy.float16), dtype='f2')# Use that line to avoid the bug
Fid.flush()
Fid.close()

# Read the HDF5 file
Fid = h5py.File("Output/Test.hdf5",'r')
B = Fid["Group/Data"][:]
Fid.close()

# Compare float64 and float16 Values
print(A[8192])
print(B[8192])
print("")
print(A[8192+1])
print(B[8192+1])
print("")
print(A[16384])
print(B[16384])

提供：

0.499969484284
0.25

0.500030515716
0.5

0.999938968569
0.5

有时我会得到大约“0. 00003”的差值，有时会得到“0. 4999”。通常，我应该总是得到“0. 00003”，这与0和1之间的值的float 16舍入有关。但“0. 4999”值确实出乎意料，我注意到，它发生在接近2的幂的值上（例如，“~1/2”将存储为“~1/4”）。
是h5 py包的bug吗？
先谢谢你，
斯蒂芬，
[Xubuntu 17.09 64位+Python3-h5 py v2.7.1-2 +Python3 v3.6.3- 0 ubuntu 2]