Python 科学计算精度需要注意的问题

最新推荐文章于 2022-11-27 16:58:11 发布

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本文探讨了Python中浮点数运算的精度问题，通过具体实例展示了直接使用浮点数运算可能导致的误差，并介绍了如何利用decimal库来解决这一问题。

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对于金融方面的计算和分析，往往会忽略科学计算方面精度控制的问题。
该问题针对于 Python2 & Python3

这里我们来看一个问题：


    num=0.0
    
    for i in range(10):
        num+=0.1
    print(num)

In [14]: num
Out[14]: 0.9999999999999999

这个问题可以参考 floatintpint

比如：

>>>.1 + .1 + .1 == .3
>>>False

如果我们利用round进行数据处理，有时候会得到意外的结果。

    >>> round(23.505,2)
    23.5

而结果是23.5不是23.51，当处理数据精度的时候往往会忽略精度方面的度量。

利用decimal库解决问题：

from decimal import Decimal

# Here are all your options for rounding:
# ROUND_05UP       ROUND_DOWN       ROUND_HALF_DOWN  ROUND_HALF_UP
# ROUND_CEILING    ROUND_FLOOR      ROUND_HALF_EVEN  ROUND_UP

Decimal("12.505").quantize(Decimal("0.00"),ROUND_HALF_UP)
output: Decimal('12.51')

利用python decimal更好的控制精度，而不是用round.