浮点舍入错误：仔细观察
在 Python 中，当尝试表示某些特定值时，可能会出现浮点数舍入错误使用二进制浮点运算的数字。如给定代码中所述，由于浮点表示的限制，将浮点数转换为整数可能会导致意外结果。
此问题源于以下事实：二进制浮点数，例如0.28999999999999998 是真实十进制值的近似值。将这些近似数字转换为整数时，结果可能与预期的整数值不匹配，从而导致数据不一致。
例如，在给定的 Python 脚本中，float(29)/100 返回 0.28999999999999998，这是四舍五入的转换为整数后可降至 0.28。因此，delta = 0.29 和 delta = 0.28 生成相同的文件名。
所有整数中舍入错误的发生并不一致，并且可能取决于所表示的具体数字。为了说明这一点，问题陈述中提到的脚本通过将原始整数与通过将浮点表示形式转换回整数获得的整数进行比较来检查舍入误差。
值得强调的是，这些舍入误差是这是浮点表示所固有的，并强调在 Python 中处理数字时需要理解浮点算术的细微差别。如需更深入的信息，请考虑探索有关浮点运算的建议资源。
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