Ошибки округления с плавающей запятой в Python с использованием Numpy

У меня проблема, которая, как мне кажется, связана с работой с поплавками и точностью, но я не очень хорошо разбираюсь в различных тонкостях. Я математик, и в моем уме я мог бы все еще просто работать с десятичными знаками на доске. Я начну изучать этот вопрос, а пока мне интересно, существуют ли какие-либо общие методы работы с числами с плавающей запятой, которые могли бы решить проблему, о которой я расскажу ниже.

У меня есть массив десятичных знаков, который я хотел бы округлить до ближайшего 0,02. Первоначально я сделал это, разделив каждый элемент массива на 0,02, округлив результат, а затем снова умножив на 0,02. Фактические данные генерируются некоторым кодом, обрабатывающим ввод, но это демонстрирует проблему:

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

Вроде всё правильно округляет, как могу проверить:

xx
array([0.46, 0.7, 0.4])

Однако, если я проверю первый и второй элемент, я получаю:

xx[0]
0.46000000000000002
xx[1]
0.70000000000000007

Каждый элемент массива имеет тип numpy.float64. Проблема возникает позже, потому что я использую эти числа с операторами сравнения для выбора подмножеств данных, и то, что происходит потом, немного непредсказуемо:

xx[0] == .46
True

Но,

xx[1] == .70
False

Как я уже сказал, у меня есть работа для этого конкретного приложения, но мне интересно, есть ли у кого-нибудь способ заставить работать мой первый подход или есть ли методы работы с этими типами чисел, которые являются более общими, чем я должен быть в курсе.