Можно ли использовать знание, что координаты целые или полуцелые, и как это применять

Что проверяют

Замечаете ли вы структуру в данных и умеете ли превратить её в преимущество: точную арифметику, быстрый поиск, постобработку прогнозов. Следом обычно спрашивают, что делать, если часть значений с шумом и на сетку не попадает.

Как отвечать

Да, и первый ход почти всегда один: умножить координаты на 2. Всё полуцелое становится целым, и дальше работа идёт в целых числах без погрешностей плавающей точки. Что это даёт:

• точное сравнение и хэширование: точки можно класть ключами в dict или set, искать соседей по сетке за O(1), дедуплицировать через np.unique без допусков;
• индексацию массивом: при ограниченном диапазоне координата превращается в индекс, и вместо поиска по дереву получается прямой доступ к ячейке или гистограмма через np.bincount;
• экономию памяти: удвоенные значения помещаются в int16 или int32 вместо float64;
• геометрию без округлений: удвоенная площадь многоугольника по формуле шнурования в целых координатах всегда целое число, а середина отрезка между целыми точками полуцелая, то есть остаётся на той же сетке;
• постобработку модели: если истинные значения лежат на решётке с шагом 0.5, регрессионный прогноз можно привязать к ближайшему узлу, а задачу иногда удобнее переформулировать как классификацию ячейки;
• контроль качества данных: значение не на сетке сразу указывает на ошибку парсинга или другой источник.

Полезно заметить, что числа вида k/2 в float64 представимы точно, так что проблема не в хранении, а в арифметике: после деления или усреднения трёх точек вы уже вне сетки.

Где спотыкаются

Округляют через round. В Python round(2.5) даёт 2, а np.round тоже округляет половины к чётному, поэтому привязка к сетке съезжает. Надёжнее работать с удвоенными целыми: int(round(2 * x)) безопасен, потому что 2 * x уже целое.

Используют int(x) для отрицательных координат. Он отбрасывает дробную часть к нулю, и -1.5 становится -1, а не -2, как дал бы math.floor.

Привязывают прогноз к сетке, не проверив это на валидации. Когда модель не уверена, округление до ближайшего узла может увеличить ошибку, особенно по RMSE.