如果你看看结果是什么：

>>> sin(pi/4)
0.70710678118654746
>>> cos(pi/4)
0.70710678118654757

你会注意到它们非常非常接近，但并不完全相同。由于这些类型的浮点表示问题，通常使用阈值来比较应该相同的值：

>>> abs(sin(pi/4) - cos(pi/4)) < 1e-9
True

有趣的事实：也使用numpy的sqrt：

>>> sqrt(2)/2
0.70710678118654757
>>> sqrt(2)/2 == cos(pi/4)
True

因为浮点表示并不总是精确的，并且像cos和sin这样的函数是通过近似的数值方法计算的，所以想象结果按位相同是不合理的。在我的机器上，我比较正弦和余弦时得到这个

>import numpy
>x=numpy.sin(numpy.pi/4)
>y=numpy.cos(numpy.pi/4)
>print numpy.abs(x-y)/numpy.max(x,y)
1.57009245868e-16

即相对误差非常接近IEEE754双精度ε。如果需要比较两个浮点值，请将增量值与容差进行比较，或使用numpy.allclose()