为什么 Python 中的浮点计算会导致意外的文件名生成？

Python 中的浮点精度

使用浮点数执行计算时，了解潜在的舍入误差至关重要。在 Python 中，浮点数的行为可能是意外的，导致模拟结果丢失。

舍入问题说明

考虑以下 Python 代码：

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

在这段代码中，出现舍入错误是因为 float(29) / 100 不完全是 0.29而是 0.28999999999999998。此近似值会阻止为 delta = 0.29 生成正确的文件名。

舍入误差模式

所有整数的舍入误差不一致。为了研究该模式，创建了以下 Python 脚本：

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

但是，此脚本并未揭示出现舍入错误的数字中的任何明显模式。

原因错误的原因

这些错误的根本原因在于浮点表示的本质。无法精确表示为 2 的幂的数字无法精确表示为浮点数。在这些情况下，浮点数提供近似值，有时可能小于实际值。

分辨率

为了避免这些舍入错误，建议使用十进制数字（例如 Decimal 或分数模块）进行需要精确数字表示的计算。

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