Float

如果有一天，有人告诉你三个 0.1 加起来不等于 0.3 你会不会觉得很惊讶？但事实如此： >>> 0.1 + 0.1 + 0.1 == 0.3 False 这是为什么呢？这就涉及到了浮点运算的精度问题。 Why 计算机一般以二进制存储数据。在十进制里，0.1 是个精确值，但在二进制里，0.1 是一个无限循环小数： a = 0.1 print('0.', end='') for _ in range(50): a *= 2 print(int(a // 1), end='') a -= a // 1 0.00011001100110011001100110011001100110011001100110 所以从存入的那一刻，其数值就已经从精确值变为了不定值。 在某些需要精确计算的场合，这非常致命。 How 如何解决？ 其一是使用 decimal 模块，这里也仅介绍 decimal 模块，在我看来，它几乎满足所有要求。 decimal Decimal is based on a floating-point model which was designed with people in mind. 它模仿人类十进制计算方法进行计算： 绝对精确：0.1 + 0.1 + 0.1 = 0.3 有效位保留：0.30 * 0.200 = 0.06000 四舍五入 Decimal class decimal.Decimal(value="0", context=None) value 可以是整数、字符串、浮点数等。 >>> Decimal(1) # 一般用于表示大数字 Decimal(1) >>> Decimal('0.1') # 用于精确表示浮点数 Decimal('0.1') >>> Decimal(0.1) # 一般无用 Decimal('0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625') >>> Decimal('inf') >>> Decimal('-inf') context ...