六、【Python】基础教程-【Python全掌握】六大基础数据类型：浮点类型的终极指南-优快云博客

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一、基础类型“浮点型”处理方法

在Python中，浮点型数据是用于表示实数的一种基本数据类型。由于浮点数的二进制表示和有限的精度，它们在进行数学运算时可能会产生一些意料之外的结果。以下是Python中处理浮点型数据的一些常见方法和技巧：

1. 使用内置函数`float()`

可以将字符串或其他数值转换为浮点数。

num = float('123.45')
print(num)  # 输出: 123.45

2. 浮点数比较

直接比较浮点数可能不准确，应使用一个很小的误差范围来判断是否接近，以下示例运算结果的错误证明了以上观点，在处理浮点型数据比较时，应避免直接使用浮点型数据直接进行运算尽可能的转换为Decimal类型记性计算。
当直接比较浮点数时，由于浮点数的二进制表示以及计算过程中的舍入误差，即使理论上两个数应该相等，在实际计算中也可能得到不精确的结果。

a = 0.1 + 0.2
b = 0.3

if a == b:
    print("Numbers are equal.")
else:
    print("Numbers are not equal.")

print(a)  # 输出: 0.30000000000000004
print(b)  # 输出: 0.3

为了避免这种问题，通常会使用一个很小的正数（称为“容差”或“epsilon”）来检查两个浮点数是否足够接近，而不是检查它们是否完全相等。


def is_close(a, b, rel_tol=1e-9, abs_tol=0.0):
# abs：返回参数的绝对值
# max：返回参数的最大值
    return abs(a-b) <= max(rel_tol * max(abs(a), abs(b)), abs_tol)

print(is_close(0.1 + 0.2, 0.3))  # 输出: True

3. 使用`decimal`模块

提供了高精度的十进制浮点算术。注意使用decimal类型进行数据计算，要统一所有数据类型均为decimal，否则会导致系统异常。

from decimal import Decimal, getcontext

getcontext().prec = 6  # 设置精度
a = Decimal('0.1')
b = Decimal('0.2')
c = Decimal('0.3')
print(a + b == c)  # 输出: True

4. 使用`fractions`模块

可以将浮点数转换为分数形式，避免精度问题。

from fractions import Fraction

f = Fraction(0.1).limit_denominator()
print(f)  # 输出: 1/10

5. 格式化输出

使用format或f-string控制浮点数的输出格式。

x = 3.141592653589793
print(f'{x:.2f}')  # 输出: 3.14

6. 四舍五入

使用round()函数对浮点数进行四舍五入。

y = round(2.675, 2)
print(y)  # 输出: 2.68

7. 使用`math`模块

提供了各种数学函数，如sqrt, log, sin, cos等。

import math

print(math.sqrt(16))  # 输出: 4.0

8. 异常处理

当操作可能导致错误时，可以使用try...except语句捕获异常。

try:
    result = 1 / 0.0
except ZeroDivisionError:
    print("Cannot divide by zero")

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提取码：ucwg