我正试图从矢量列表中检索向量的最近邻居，使用：
neigh = NearestNeighbors（metric ='cosine'）
neigh.fit（名单）
从我所看到和见证的是，如果vector1和vector2在所有维度上具有相同的精确值，则从这两个向量检索的距离将等于0.我正在使用kneighbors方法来查找距离。
neigh.neighbors（矢量输入）
但是，在某些情况下（并非所有情况），即使两个矢量相等，检索的距离也不等于0，而是一些像2.34e-16这样的微小数字。
len（[i for i，j in zip（vector_from_list，vector_input）if i == j]）返回列表的维度，意味着每个i-index元素等于另一个向量的i-index元素。因此，如果我没有错，那么这些向量是完全相等的。
所有向量的dtype是np.float64
找方法的方法不一致吗？或者我在scikit方法中忽略了某些东西（例如参数）？
我认为这是一种预期的行为。
如果要在距离等于零的情况下使用条件，请考虑使用numpy.isclose。例如，
import numpy as np
a = 2.34e-16
b = 1.7e-14 # both tiny values, almost zero
print(a==b) # prints False
print(np.isclose(a,b)) # prints True
您可以通过设置函数的其他参数来设置您希望值的接近程度。有关更多信息，请参阅documentation。
或者，您也可以使用python的内置函数math.isclose。见documentation。例，
import math
a = 2.34e-16
b = 1.7e-14 # both tiny values, almost zero
print(math.isclose(a,b, abs_tol=1e-10)) # True