为什么 Python 中的浮点数会导致舍入误差以及如何解决这些误差？

Python 的浮点数舍入误差

在 Python 中处理浮点数时，了解潜在的问题至关重要对于舍入误差。出现这些错误的原因是浮点数只能近似实数，并且某些值可能会根据其与 2 的精确幂的接近程度而以不同的方式表示。

例如，考虑以下代码片段：

for i_delta in range(0, 101, 1):
  delta = float(i_delta) / 100
  (...)
  filename = 'foo' + str(int(delta * 100)) + '.dat'

在此代码中，以下 delta 值将生成相同的文件：

• delta = 0.29 且 delta = 0.28999999999999998
• delta = 0.58 且 delta = 0.57999999999999996

发生这种情况是因为 float(29) / 100 的确切结果是0.28999999999999998，向下舍入为 0.28。同样，float(58) / 100 向下舍入为 0.57999999999999996。

需要注意的是，这种舍入误差不是系统性的，不会影响每个整数。要进一步了解这些错误，请考虑以下代码：

import sys

n = int(sys.argv[1])

for i in range(0, n + 1):
  a = int(100 * (float(i) / 100))
  if i != a: print i, a

运行时，此代码将输出发生舍入错误的数字对。通过分析这些对，可以识别出无法表示为 2 的精确幂的数字往往会出现错误。

要解决此问题，建议尽可能使用精确算术并注意与浮点数相关的限制和舍入误差。如需进一步阅读，请参阅文章“每个计算机科学家应该了解浮点运算”，以获得有关这个复杂主题的全面指南。

以上是为什么 Python 中的浮点数会导致舍入误差以及如何解决这些误差？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！