在进行浮点数计算时它们无法精确表达出所有的十进制小数位。
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a = 4.1 b = 5.329 print (a + b) 9.428999999999998 |
这些误差实际上是底层CPU的浮点运算单元和IEEE754浮点数算数标准的一种“特性”。python的浮点数类型保存的数据采用的是原始表示形式,因此使用float实例时就不能避免这样的误差。
我们可以使用decimal模块避免这种操作(如果不介意牺牲下性能):
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from decimal import Decimal a = Decimal( '4.1' ) b = Decimal( '5.329' ) print (a + b) 9.429 |
注意Decimal的参数必须是字符串,不能是浮点型,否则误差依旧存在。
decimal模块的主要功能是允许控制计算过程中的各个方面,包括数字的尾数和四舍五入。
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from decimal import Decimal from decimal import localcontext a = Decimal( 4.1 ) b = Decimal( 5.329 ) print (a / b) print ( '================' ) with localcontext() as ctx: ctx.prec = 3 print (a / b) 0.7693751172827922400071261708 = = = = = = = = = = = = = = = = 0.769 |
getcontext也可以实现和localcontext一样的功能
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from decimal import Decimal, getcontext a = Decimal( 4.1 ) b = Decimal( 5.329 ) getcontext().prec = 3 print (a / b) 0.769 |
误差我们不能完全消除,我们只能尽力优化算法,使得误差尽可能小。在大数和小数相加时要格外注意。
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nums = [ 3.21e + 18 , 1 , - 3.21e + 18 ] print ( sum (nums)) print ( '=========================' ) import math res = math.fsum(nums) print (res) 0.0 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 1.0 |
以上这篇python执行精确的小数计算方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/yangjiajia123456/article/details/80302615