python 浮点数的精确计算

最新推荐文章于 2024-08-27 13:53:46 发布
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本文探讨了Python中浮点数运算存在的精度误差问题，并通过示例对比了使用标准浮点数与Decimal类型进行计算的区别，最后展示了如何利用Decimal解决金融等领域对计算精度的要求。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在python 中浮点数的计算是会存在误差的，例如：

 a = 3.2
 b = 2.1
 print(a + b)

此段代码的结果是5.300000000000001，这种计算结果对于金融领域等要求精确而言，是不能容许的。
因此可以利用Decimal进行计算

from decimal import Decimal
  a = Decimal('3.2')
    b = Decimal('2.1')
    print(a + b)

此时结果就是5.3

Python学习精粹018：浮点数及其精确运算
susun1012的专栏
02-29 3635
Python将一个实数（包括有限小数和无限小数）存储为IEEE 754标准的双精度数格式。双精度数在内存中占用8字节64位来存储，其中：1位用于存储符号（0或1，即正或负）；11位用于存储指数，即2的幂，为小数点移动的位数；52位用于存储位数，是小数点右边的二进制位数，定义了浮点数的精度。 在计算机硬件中，浮点数以基数为2（二进制）的小数进行表示。然而，大多数的十进制小数并不能精确地表示为二进制小数，只能在计算机中近似地以二进制浮点数进行储存。
python的浮点数占字节_Python:执行精确的浮点数运算
weixin_39941732的博客
11-26 181
需要对浮点数执行精确的计算操作,并且不希望有任何小误差的出现.浮点数的一个普遍问题是它们并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小的误差，比如：>>> a = 4.2>>> b = 2.1>>> a + b6.300000000000001>>> (a + b) == 6.3False”False“是由于底层CPU和IEEE标准通过自己的浮点单位去执行算术导致的。Python...
python浮点数精确计算 ，小数点精确计算问题
数据分析
01-05 1万+
1、浮点数计算出错 a=1.1 b=2.2 a+b 输出： 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(64)位来保存浮点数，多余的位会被截掉，所以看到的是0.1，但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1。 【注意】 这是二进制浮点数的自然性质：它不是 Pyt
Python如何精确计算浮点数
qq_40839674的博客
09-29 976
Python如何精确计算浮点数借助decimal的模块运行结果![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200929112136211.png#pic_center) 借助decimal的模块 import decimal print(0.1+0.2) a = decimal.Decimal('0.1') b = decimal.Decimal('0.2') print(a+b) 运行结果 ...
【Python】浮点数计算时的不准确性以及如何进行精确计算
sinat_37967865的博客
08-02 6605
浮点数一个普遍的问题就是在计算机的世界中，浮点数并不能准确地表示十进制。并且，即便是最简单的数学运算，也会带来不可控制的后果。因为，在计算机的世界中只认识0与1
python浮点数精确计算
10-10
以下是一个使用Decimal模块进行浮点数精确计算的示例： ```python from decimal import Decimal a = Decimal('0.1') b = Decimal('0.2') c = a + b print(c) # 输出: 0.3 ``` 在上述示例中，我们将浮点数转换为...
chatgpt赋能python：Python浮点数精度问题
a058046的博客
06-23 834
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。
python 浮点数计算
weixin_45143622的博客
03-18 1560
python 浮点数计算之---------------- 减法 class float_subtraction(): def __init__(self, _sbt, _mnd): self._mnd = _mnd self._sbt = _sbt self.b_sbt = _sbt if _sbt > _mnd else _mnd self.s_mnd = _sbt if _sbt < _mnd else _mnd
python浮点数的处理
qq_34786604的博客
09-07 2315
我们都知道计算机最底层是二进制的！！！所以我们习以为常的十进制数据最终也是二进制表示。不幸的是，大多数十进制小数不能完全用二进制小数表示。结果是，一般情况下，开发者输入的十进制浮点数仅由实际存储在计算机中的近似的二进制浮点数表示。这是二进制浮点数的自然性质：它不是 Python 中的一个 bug，也不是开发者的代码中的 bug。最后我们要说，虽然对于不同场景下浮点数的处理“没有统一的答案”，但也不要过分惧怕浮点数。
python中实现精确的浮点数运算详解
09-21
计算机智能处理可数集合的运算，但是全体实数是不可数的，所以计算机只能用一些奇怪的方法来拟合他，于是就产生了浮点数。下面这篇文章主要给大家介绍了关于python中实现精确浮点数运算的相关资料，需要的朋友可以参考借鉴，下面随着小编来一起学习学习吧。
Python如何执行精确的浮点数运算
09-16
主要介绍了Python如何执行精确的浮点数运算，文中讲解非常细致，代码帮助大家更好的理解和学习，感兴趣的朋友可以了解下
python 浮点数精确运算解决方案
bitcarmanlee的博客
04-18 3万+
浮点数误差浮点数一个普遍的问题就是在计算机的世界中，浮点数并不能准确地表示十进制。并且，即便是最简单的数学运算，也会带来不可控制的后果。因为，在计算机的世界中只认识0与1。>>> x = 4.20 >>> y = 2.10 >>> x + y 6.3000000000000007 >>> (x+y) == 6.3 False >>> x = 1.2 >>> y = 2.3 >>> x + y 3.5
python decimal 精确计算
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经常使用的几个点1.可以传递给Decimal整型或者字符串参数，但不能是浮点数据，因为浮点数据本身就不准确。传入浮点数 5.55In [74]: Decimal(5.55)*100Out[74]: Decimal('554.9999999999999822364316060')传入字符串 ‘5.55’In [75]: Decimal('5.55')*100Out[75]: Decimal('555...
Python中的精确计算 Decimal
浮云
01-20 1494
浮点数的存储规则不精确，因为0.1 转换为二进制是无限循环的。在内存中规定，多余部分截断。所以在计算浮点型或者精度要求比较的时候，使用Deciaml 模块。 或者转为整型来计算，在把计算结果转回去。 def float_value(): i = 1 while decimal.Decimal(i).quantize(decimal.Decimal("0.00")) != dec...
Python实现高精度计算
最新发布
m0_74131884的博客
08-27 336
是实现输出减法，其中a-b可以替换成任意想要的内容。目的是实现高精度输入。
Python 进阶（十一）：高精度计算（decimal 模块）
水滴的博客
11-26 7627
decimal模块提供了一种精确计算浮点数的方法，解决了浮点数精度问题。通过导入decimal模块、设置精度、创建Decimal对象、进行基本运算和比较运算，以及使用常用函数，我们可以实现精确的数值计算。在使用decimal模块时，需要注意保持一致使用Decimal对象，并避免除数为零的情况。
python 精确计算小数_Python-CookBook：41、执行精确的小数计算
weixin_39737831的博客
12-08 985
问题我们需要对小数进行精确计算，不希望因为浮点数天生的误差而带来影响。解决方案关于浮点数，一个尽人皆知的问题就是它们无法精确表达出所有的十进制小数位。此外，甚至连简单的数学计算也会引入微小的误差。例如：>>> a = 4.2>>> b = 2.1>>> a + b6.300000000000001>>> (a + b) == ...
python :高精度运算
ResumeProject的博客
01-29 5275
两个浮点变量相乘结果为什么不精确 浮点数为什么不精确？ 为什么浮点数标准无法精确表示0.1? 1. x创建的时候，指名dtype 是int64 int64 意思是64位整数(64bit interger), 相当于 long long 占8个字节 -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807 a = np.array([6, 9], dtype=np.int64) astype方法 a.astype(np.int) 2. Decimal fixed
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