python中浮点数保留精度问题

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探讨了在Python 2.7和Python 3中处理浮点数保留指定位数的方法，对比不同版本间的实现差异。

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Python学习笔记【五】浮点数保留小数位数与保留有效数字
m0_54576250的博客
06-29 6797
本章节学习Python中浮点数保留小数位数和保留有效数字的几种方法。
python中浮点数的表示方法_很好地在python中表示浮点数
weixin_39818014的博客
03-02 6926
我想将浮点数表示为四舍五入到一定位数的字符串，并且从不使用指数格式。 本质上，我想显示任何浮点数并确保它看起来不错。这个问题有几个部分：我需要能够指定有效位数。有效位数需要是可变的，不能是用字符串格式化完成操作员。 [编辑]我已经改正了； 字符串格式化操作符可以做到这一点。我需要将其四舍五入人会期望的，不是什么像1.999999999999我已经想出了一种方法来执行此操作，尽管它看起来像是一轮工作...
Python的浮点数损失精度问题（为什么说双精度浮点数有15位十进制精度）
热门推荐
fyfcauc的专栏
07-21 1万+
本篇讨论的现象可以从下面这段脚本体现出来： >>> x = 0.0 >>> for i in range(10): x += 0.1 print(x) 0.1 0.2 0.30000000000000004 0.4 0.5 0.6 0.7 0.7999999999999999 0.8999999999999999 0.9999999999999999 >>> 即：为什么有几行的输
Python3 浮点数精度问题
haeasringnar的博客
04-29 8691
''' 很多语言中都有浮点数数据精度的问题，Python中也是 例如：0.1 + 0.2 应该等于0.3 但结果 事实上是 0.30000000004 首先说原因： 1、小数转换成二进制的方法：将小数部分先乘以2，记录整数部分，然后将得到的结果的小数部分乘以2，记录整数部分，直到乘法得到的结果是整数1时停止。 实例：0.1的二进制计算方法如下 0.1*2=0.2 ...
python 浮点数的精度问题
灰寨小学的python---小陈
07-19 1万+
程序语言浮点数由单精度型和双精度型两种 单精度型占4个字节32位的内存空间只能提供七位有效数字 双精度型占8个字节64位的内存空间可提供17位有效数字 python 3 浮点数默认的是 17位数字的精度 将精度高的浮点数转化成精度低的浮点数，内置方法 round() roud(2.873 , 2) ===> 2.87 格式化 %.2f 保留两位小数 ...
python打印浮点数精度_关于Python中浮点数精度处理的技巧总结
weixin_39862794的博客
12-20 2032
关于Python中浮点数精度处理的技巧总结前言最近在使用Python的时候遇到浮点数运算，发现经常会碰到如下情况:出现上面的情况，主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的，有些数不精确。比如说: 0.1是十进制，转化为二进制后它是个无限循环的数：0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100而python是以双精度(...
Python 浮点数精度 “陷阱”，四大法宝带你突围
ROGERLEE- Python场景式编程学习与训练
02-06 1068
四大攻略带你突破浮点数精度陷阱
python中精确输出JSON浮点数的方法
12-23
在Python编程中，当涉及到JSON数据格式化时，特别是包含浮点数的场景，我们可能会遇到浮点数不精确的问题。这是因为计算机内部表示浮点数的方式（基于二进制的IEEE 754标准）导致的，这可能导致看似简单的浮点数在...
python float精度问题_Python之☞float浮点数精度问题
weixin_39940344的博客
12-09 943
(下面是精度漏洞的问题-转自其它)从下面这段脚本体现出来：>>> x = 0.0>>> for i in range(10):x += 0.1print(x)0.10.20.300000000000000040.40.50.60.70.79999999999999990.89999999999999990.9999999999999999>>>...
python浮点数怎么表示_python浮点数
weixin_39841709的博客
12-05 2908
浮点数是近似值,它们不能精确地存储十进制数.因为它们试图仅以64位表示非常大的数字范围,所以它们必须在某种程度上接近.了解这一点非常重要,因为它会导致一些奇怪的副作用.例如,您可能会非常合理地认为十批0.1的总和为1.0.虽然这似乎是合乎逻辑的,但在浮点时它也是错误的：>>> f = 0.0>>> for _ in range (10):... f += 0....
python浮点数表达_Python 浮点数运算
weixin_39982452的博客
11-26 956
浮点数用来存储计算机中的小数，与现实世界中的十进制小数不同的是，浮点数通过二进制的形式来表示一个小数。在深入了解浮点数的实现之前，先来看几个 Python 浮点数计算有意思的例子：0.1 == 0.10000000000000000000001IEEE 浮点数表示法这些看起来违反常识的“错误”并非 Python 的错，而是由浮点数的规则所决定的，即使放到其它语言中结果也是这样的。要理解计算机中浮点...
python float精度
简单的编程博客
03-19 1256
在数学上，这种数字是用科学的标记来表示的，比如\(M \times 2^E\)，其中M是尾数，E是指数。但是，这种表达方式是有限的，并不能准确地表达所有的真实世界数字。符号位表示正负，指数位决定数字的大小范围，尾数位提供准确的值。当它们相加时，结果不是准确的0.3，而是一个相似的值。该模块提供了一个模块 Decimal 资料类型，支持任意精度，适用于财务计算和其它需要高精度的领域。因此，Python 中的 float 精确度问题，并非没有痕迹，只要使用正确的方法，它同样可以胜任很多任务。
如何提高Python计算浮点数的精度（如何解决Python中浮点数计算误差问题）
2202_75282092的博客
02-17 1890
2. 创建一个Decimal对象：a = decimal.Decimal('0.1')3. 设置精度：decimal.getcontext().prec = 28。1. 导入decimal模块：import decimal。举例计算并判断0.1 + 0.2 == 0.3是否成立。# 判断0.1 + 0.2 == 0.3是否成立。4. 进行计算：b = a * 3。5. 输出结果：print(b)# 进行计算c = a + b。# 输出结果print(c)#创建Decimal对象。
python中浮点数的表示方法_Python中的浮点数如何计算？
weixin_39997311的博客
12-17 4549
1、浮点数的一个普遍的问题是它们不能精确的表示十进制数。>>>a=4.2>>>b=2.1>>>a+b6.300000000000001>>>(a+b)==6.3False这是由于底层 CPU 和IEEE 754 标准通过自己的浮点单位去执行算术时的特征。看似有穷的小数, 在计算机的二进制表示里却是无...
Python 中 float 计算精度问题
feishuoren的博客
06-26 8139
浮点数不能精确的表示十进制数，并且即使是最简单的数学运算也会产生误差。该错误是由于浮点数的存储方式引起的。
Python 小数点精度控制
xiaoxianerqq的专栏
04-04 2239
转自 ： https://blog.youkuaiyun.com/zhongbeida_xue/article/details/51274760基础浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。 Pyt...
python float浮点数运算精度问题，及解决方法
weixin_47378963的博客
03-06 1649
float浮点数运算的精度问题。float精度问题解决方法。
python去掉小数点后的零_python 中的各种小数点后的精度处理方式
weixin_39528366的博客
12-03 6927
目前用过最方便的： %例如：result为一个list，为result中每个值保留小数点后4位。result = [("%.4f" % i) for i in result]Python 3.X对于浮点数默认提供17位数字的精度。关于单精度和双精度：单精度型float双精度型double。在Turbo C中单精度型占4个字节(32位)内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，只能提供七...
python3的float数精度_Python3 - 执行精确的浮点数运算
weixin_39612677的博客
11-30 290
Python3 - 执行精确的浮点数运算
Python浮点数精度的问题
最新发布
05-25
### Python浮点数精度问题及其解决方案 #### 一、浮点数精度问题的原因 Python中的`float`类型基于IEEE 754标准实现，该标准采用二进制形式存储数值。然而，并非所有的十进制小数都能被精确转换为有限长度的二进制小数[^2]。因此，在涉及某些特定的小数运算时，会出现微小的舍入误差。 例如： ```python >>> 0.1 + 0.2 0.30000000000000004 ``` 这种现象的根本原因是十进制小数无法完全映射到二进制表示中，从而导致计算结果偏离预期值。 --- #### 二、解决方案 ##### 1. 使用 `round()` 函数 对于不需要极高精度的情况，可以通过 `round()` 函数对结果进行四舍五入处理。 ```python result = round(0.1 + 0.2, 1) # 将结果保留一位小数 print(result) # 输出：0.3 ``` 这种方法简单易用，但在高精度需求下可能不够可靠[^2]。 ##### 2. 使用 `decimal` 模块 为了获得更高的精度，推荐使用 `decimal` 模块提供的 `Decimal` 类型。它可以精确表示十进制小数并支持自定义精度设置[^1]。 示例代码如下： ```python import decimal # 设置全局精度 decimal.getcontext().prec = 28 a = decimal.Decimal('0.1') b = decimal.Decimal('0.2') result = a + b print(result) # 输出：0.3 ``` 通过指定字符串作为输入参数，可以避免初始值本身受到浮点数精度的影响[^3]。 ##### 3. 使用 `fractions` 模块 当需要以分数形式表达数值时，可考虑使用 `fractions` 模块。这种方式能够彻底消除浮点数带来的近似误差。 ```python from fractions import Fraction f1 = Fraction(1, 10) # 表示 0.1 f2 = Fraction(2, 10) # 表示 0.2 result = f1 + f2 print(float(result)) # 转换回浮点数显示：0.3 ``` 此方法特别适用于理论计算领域，但实际操作较为复杂[^3]。 --- #### 三、总结 浮点数精度问题是计算机科学中的常见挑战之一。尽管 Python 的 `float` 数据类型遵循国际通用的标准设计原则，但由于底层硬件架构限制仍不可避免存在细微偏差。针对不同应用场景可以选择合适的替代工具来规避此类风险，如利用 `decimal` 或者 `fractions` 提供的功能完成更精细的操作[^1][^3]。
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