Python 浮點算術：理解差異
在Python 中，浮點算術可能會表現出明顯的不準確性，導致用戶質疑其演算法正確性。這種現像源自於有限二元系統中表示實數的限制。
如您提供的程式碼範例中所見：
4.2 - 1.8 2.4000000000000004 1.20 - 1.18 0.020000000000000018 5.1 - 4 1.0999999999999996 5 - 4 1 5.0 - 4.0 1.0
預期結果與實際結果之間的微小差異結果歸因於浮點表示的使用。浮點數是使用有限位數的實數的近似值，會導致舍入誤差和精確度損失。
要進一步理解這個概念，請參閱寶貴的文件「浮點指南，」這是由 Python 社群精心打造的。這項全面的資源提供了對浮點運算複雜性的深刻見解，並為駕馭這一複雜領域提供了寶貴的指導。對於任何想要徹底了解 Python 基本面的人來說，這都是一本必讀之書。
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