python浮点数运算错误问题，python类代码提示错误

Python浮点数运算错误问题

在Python中，浮点数有时会出现一些意外的行为，这是因为计算机无法完全精确地表示一些浮点数。在本文中，我们将介绍为什么会出现这些问题以及如何防止它们发生。

首先，让我们看一个例子：

```

>>> 0.1 + 0.2

0.30000000000000004

```

在我们期望的情况下，0.1加0.2应该等于0.3。但是，实际上得到的结果是一个近似值，而不是精确的结果。这是因为计算机使用二进制来表示数字，而浮点数的二进制表示是有限的，不能精确的表示0.1或0.2这种十进制小数。

这会导致一些问题，例如：

```

>>> 0.1 + 0.1 + 0.1 == 0.3

False

```

这个例子中，我们期望三个相等的数的和等于另一个数，但是实际上这个式子返回了False。这是因为在计算的过程中，有一个舍入误差使得结果不等于我们期望的0.3。

为什么会发生这种情况？

这是因为浮点数在计算机中以二进制表示。与10范围内的整数一样，计算机可以轻松高效地处理2的幂次方。比如说，计算机可以使用二进制表示2、4、8、16、32等等，但是很难准确地表示1/10。就像0.3333...在十进制中是无限循环的一样，1/10在二进制中也是无限循环的。因此，当我们用十进制小数表示的浮点数在计算机中进行计算时，舍入误差就会发生。

怎么解决这个问题？

有两种解决办法。一种是使用Decimal模块进行精确计算。这个模块提供了一种简单的方法来处理十进制数，避免了在转换为浮点数时造成的精度问题。

```

>>> from decimal import Decimal

>>> Decimal('0.1') + Decimal('0.2') == Decimal('0.3')

True

```

使用Decimal可以避免我们前面提到的问题，但是也会带来一些额外的开销。我们必须将所有数的类型从浮点数转换为Decimal，并且使用Decimal进行计算时，运算速度会变慢。因此，Decimal更适合需要高精度计算的场合，而不是普通的计算。同时，使用Decimal也要注意参数的类型，需要传入字符串表示的十进制数，而不能直接传入浮点型变量。

另一种方法是使用sys.float_info与sys.float_repr_style等模块查看计算机的浮点数精度以及调整浮点数输出的显示方式。这些模块可以让我们了解我们的计算机表示浮点数的精度，越了解计算机的行为，就越容易避免出现预计之外的行为。

我们可以用sys.float_info来查看浮点数计算的精度：

```

>>> import sys

>>> sys.float_info

sys.float_info(max=1.7976931348623157e+308, max_exp=1024, max_10_exp=308, min=2.2250738585072014e-308, min_exp=-1021, min_10_exp=-307, dig=15, mant_dig=53, epsilon=2.220446049250313e-16, radix=2, rounds=1)

```

这个模块返回了计算机表示浮点数的一些信息，有关于浮点数的最大值、最小值以及可表示的数字位等信息。我们可以看到，最大的浮点数是1.7976931348623157e+308，而最小的是2.2250738585072014e-308。

我们还可以使用sys.float_repr_style来调整浮点数输出的显示方式。

```

>>> sys.float_repr_style

'best'

```

这个模块返回字符串'best'，这意味着Python将会使用最佳的方式来显示浮点数。如果设置成'short'，则可能产生更多的舍入误差。

总结

在Python中，浮点数的计算需要小心谨慎。这是因为计算机无法精确地表示一些十进制小数，而只能以二进制表示浮点数。为了避免这些问题，我们可以使用Decimal模块进行精确计算。同时，通过了解计算机的行为，我们也可以使用sys.float_info模块来获得浮点数精度的相关信息以及调整浮点数的显示方式。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/