Грешки при закръгляване с плаващи числа в Python с помощта на Numpy

Имам проблем, който вярвам, че е свързан с работата с плувки и прецизност, но не съм много добре запознат с различните тънкости. Аз съм математик и според мен все още може да работя с десетични знаци върху черна дъска. Ще започна да изучавам това, но междувременно се чудя дали има някакви общи техники за работа с плувки, които биха могли да решат проблема, който ще очертая по-долу.

Имам numpy масив от десетични знаци, които бих искал да закръгля до най-близкия .02. Първоначално постигнах това, като разделих всеки елемент от масива на .02, закръглих резултата и след това умножих отново по .02. Действителните данни се генерират от някакъв код, който обработва вход, но това демонстрира проблема:

x = np.array([.45632, .69722, .40692])
xx = np.round(x/.02)*.02

Изглежда закръгля всичко правилно, както мога да проверя:

xx
array([0.46, 0.7, 0.4])

Въпреки това, ако проверя първия и втория елемент, получавам:

xx[0]
0.46000000000000002
xx[1]
0.70000000000000007

Всеки елемент в масива е от тип numpy.float64. Проблемът възниква по-късно, защото включвам тези числа с оператори за сравнение, за да избера подмножества от данните и какво се случва след това е малко непредвидимо:

xx[0] == .46
True

Но,

xx[1] == .70
False

Както казах, имам работа за това конкретно приложение, но се чудя дали някой има начин да накара първия ми подход да работи или има техники за работа с тези типове числа, които са по-общи, отколкото трябва да бъда наясно с.