Python中的浮點(diǎn)數(shù)原理與運(yùn)算分析
本文實(shí)例講述了Python中的浮點(diǎn)數(shù)原理與運(yùn)算。分享給大家供大家參考，具體如下：
先看一個(gè)違反直覺的例子：
>>> s = 0. >>> for i in range(10): s += .1 >>> s 0.9999999999999999 # 錯(cuò)誤被累加
再看一個(gè)更為普遍，直接影響判斷邏輯的例子：
>>> from math import sqrt >>> a = sqrt(2) >>> a*a == a False
之所以會(huì)出現(xiàn)以上的結(jié)果，在于 Python （更準(zhǔn)確地說是計(jì)算機(jī)硬件體系結(jié)構(gòu)）對(duì)浮點(diǎn)數(shù)的表示，我們來看計(jì)算機(jī)（基于二進(jìn)制）對(duì)十進(jìn)制小數(shù) 0.1 的表示，十進(jìn)制小數(shù)向二進(jìn)制小數(shù)轉(zhuǎn)換的方法請(qǐng)見 Python十進(jìn)制小數(shù)與二進(jìn)制小數(shù)相互轉(zhuǎn)換。將十進(jìn)制小數(shù) 0.1 轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制時(shí)的結(jié)果為 0.0001100110011001....，無限循環(huán)，計(jì)算機(jī)無法展示無限的結(jié)果，只能對(duì)結(jié)果進(jìn)行截?cái)?，這是浮點(diǎn)數(shù)精度問題的根源。
“==” on floats
基于以上的考慮，當(dāng)我們進(jìn)行浮點(diǎn)數(shù)的相等比較時(shí)，要特別小心，直接使用 == 是有問題的，一種通用的做法即是，不是檢測(cè)浮點(diǎn)數(shù)是否相等，而是檢測(cè)二者是否足夠接近，
>>> a = sqrt(2) >>> abs(a*a-2) < epsilon # 判斷是否小于某一小量
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希望本文所述對(duì)大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。
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