Python中的浮点数通常使用IEEE 754双精度格式存储,这种格式在表示某些十进制小数时会导致精度丢失。 例如,0.1在二进制中是一个无限循环小数,因此无法精确表示,这会导致诸如0.1 + 0.2 != 0.3的问题。 引入decimal模块进行高精度计算: decimal模块提供了Decimal类,该类可以表示任意精度的十进制数,从而避免了二进制表示...
这些错误是由底层CPU和IEEE 754标准通过自己的浮点单位去执行算术时的特征。 由于Python的浮点数据类型使用底层表示存储数据,因此你没办法去避免这样的误差。 1. a=3.2 b=2.1 print(a+b) # 5.300000000000001 print(a+b==5.3) # False 1. 2. 3. 4. 如果:对浮点数执行精确的计算操作,并且不希望有任何小误...
print('传入的是字符串精确位数字为0入:', Decimal('5.301').quantize(Decimal('0.00'), ROUND_05UP)) # 精确的最后一位为0或者5向上入,否者向下舍5.31 print('传入的是字符串精确位数字非0和5舍:', Decimal('5.399').quantize(Decimal('0.00'), ROUND_05UP)) # 精确的最后一位为0或者5向上入,否...
一、浮点数计算的不精确性: 1、1.2-1.1≠0.1 4.2+2.1≠6.3 0.1+0.1+0.1-0.3≠0 2.7/0.3≠9 2、如图所示: 计算不精确 二、解决的办法: 1、导入模块decimal 2、如图所示: 精确计算
在Python中，float是一种数据类型，用于表示浮点数，即带有小数点的数字。浮点数是一种表示实数的方式，可以包括小数部分和指数部分。以下是float在Python中的常见用法：1.定义浮点数变量：num = 3.14 price = 19.99 在变量赋值时，使用小数点将整数部分和小数部分分隔开，从而创建一个浮点数变量。2.进行数学计...
Python FAQ1-浮点数计算的精确度 本文起源于python-2.7.9-docs中的faq.pdf中的“3.3 Why are floating point calculations so inaccurate?” 在python解释器中进行下面浮点数运算,结果令人很是吃惊: >>> 1.2 - 1.0 0.19999999999999996 解释: 这与后台C代码控制浮点数的方式有关。内部使用固定数位的二进制(小)数...
Python新手会倾向于使用 decimal 模块来处理浮点数的精确运算。然而,先理解你的应用程序目的是非常重要的。如果你是在做科学计算或工程领域的计算、电脑绘图,或者是科学领域的大多数运算, 那么使用普通的浮点类型是比较普遍的做法。其中一个原因是,在真实世界中很少会要求精确到普通浮点数能提供的17位精度。因此,计算过...
Decimal 对象会像普通浮点数一样,支持所有的常用数学运算。 打印或者进行字符串格式化时,跟普通浮点数没有区别。 讨论 decimal 模块实现了IBM的“通用小数运算规范”。 Python新手会倾向于使用 decimal 模块来处理浮点数的精确运算。 然而,先理解你的应用程序目的是非常重要的。 如果你是在做科学计算或工程领域的计算...