为什么 Python 的浮点数学有时看起来不准确？

为什么 Python 浮点数学可能看起来错误

虽然 Python 以其多功能性和易用性而闻名，但它对浮点数的处理- 点数有时会受到质疑。这是因为 Python 中的浮点数学与许多其他语言一样，在处理非整数值时可能会表现出微妙的不准确性。

要理解这一点，深入研究 IEEE 754 领域非常重要，浮点运算标准。该标准定义了将实数表示为二进制数字（位）序列的特定格式。浮点数由三个主要部分组成：

• 符号位
• 指数
• 尾数（或尾数）

指数决定数字的大小，而有效数代表其小数部分。用于存储尾数的位数决定了浮点表示的精度。

执行浮点运算时，可能会出现某些错误：

• 舍入错误：当数字以有限精度的浮点格式表示时，舍入过程中可能会丢失一些数字。
• 溢出：当运算结果太大时或者太小而无法容纳可用位数，则会发生上溢或下溢错误。

在 Python 中，这些错误可以通过多种方式表现出来。例如，以下代码片段演示了其中一些不准确之处：

>>> 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

如您所见，结果可能与预期的精确值略有不同。这是因为 Python 以 IEEE 754 格式存储浮点数，而表示和算术运算期间引入的舍入误差可能会导致这些差异。

需要注意的是，这些误差对于大多数人来说通常都很小且微不足道。实际目的。但是，如果需要极高的精度，则可能需要使用特定的库或编程技术来减轻这些不准确性。

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