Python中的浮點數(shù)原理與運算分析
本文實例講述了Python中的浮點數(shù)原理與運算。分享給大家供大家參考，具體如下：
先看一個違反直覺的例子：
>>> s = 0. >>> for i in range(10): s += .1 >>> s 0.9999999999999999 # 錯誤被累加
再看一個更為普遍，直接影響判斷邏輯的例子：
>>> from math import sqrt >>> a = sqrt(2) >>> a*a == a False
之所以會出現(xiàn)以上的結果，在于 Python （更準確地說是計算機硬件體系結構）對浮點數(shù)的表示，我們來看計算機（基于二進制）對十進制小數(shù) 0.1 的表示，十進制小數(shù)向二進制小數(shù)轉換的方法請見 Python十進制小數(shù)與二進制小數(shù)相互轉換。將十進制小數(shù) 0.1 轉換為二進制時的結果為 0.0001100110011001....，無限循環(huán)，計算機無法展示無限的結果，只能對結果進行截斷，這是浮點數(shù)精度問題的根源。
“==” on floats
基于以上的考慮，當我們進行浮點數(shù)的相等比較時，要特別小心，直接使用 == 是有問題的，一種通用的做法即是，不是檢測浮點數(shù)是否相等，而是檢測二者是否足夠接近，
>>> a = sqrt(2) >>> abs(a*a-2) < epsilon # 判斷是否小于某一小量
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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
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