8、Python 图形绘制基础与实践

Python 图形绘制基础与实践

在编程过程中，我们有时需要在程序里添加简单的图形，如各种形状、图表等。虽然 Python 库提供了创建完整图形应用程序的模块，但这里介绍一个简化版的图形模块，帮助我们创建由基本几何形状和文本组成的简单图形。

1. 英特尔奔腾处理器浮点运算漏洞事件

1994 年，英特尔公司推出了当时最强大的处理器——奔腾处理器。它拥有非常快速的浮点运算单元，旨在与高端工程工作站处理器制造商展开激烈竞争，并迅速取得了巨大成功。

然而，同年夏天，弗吉尼亚州林奇堡学院的托马斯·尼西利博士在进行一系列关于素数倒数和的计算时，发现结果与理论预测不符，即便考虑了不可避免的舍入误差也是如此。尼西利博士注意到，同样的程序在英特尔之前较慢的 486 处理器上运行时却能产生正确结果。

进一步检查发现，确实存在一小部分数字，两个处理器对它们的乘法计算结果不同。例如，数学上等于 0 的计算，在 486 处理器上结果为 0，但在奔腾处理器上结果为 256。

英特尔在测试中独立发现了这个漏洞，并开始生产修复该问题的芯片。该漏洞是由用于加速处理器浮点乘法算法的表中的一个错误导致的。英特尔认为这个问题极其罕见，声称在正常使用情况下，普通消费者每 27000 年才会注意到一次。但尼西利博士并非普通用户，这给英特尔带来了大麻烦。

英特尔起初认为更换已售出的所有奔腾处理器成本高昂，且芯片订单供不应求，于是决定只为那些能证明其工作需要数学计算绝对精确的客户更换处理器。这一决定自然引起了数十万购买奔腾芯片的客户的不满，他们支付了 700 美元以上的零售价，不想一直担心所得税程序可能会产生错误结果。最终，英特尔屈服于公众需求，更换了所有有缺陷的芯片