


Python-Gleitkomma-Rundungsfehler
Gleitkommazahlen in Python können zu unerwarteten Rundungsfehlern führen. Es ist von entscheidender Bedeutung, die Einschränkungen der Gleitkomma-Arithmetik zu verstehen.
Im bereitgestellten Code ist der Fehler auf die Tatsache zurückzuführen, dass einige Zahlen nicht genau als Gleitkommazahlen dargestellt werden können. Bei der Konvertierung von einer Ganzzahl in eine Gleitkommazahl und der Division durch 100 wird die resultierende Zahl angenähert. In diesem Fall lagen die Näherungen für 0,29 und 0,58 näher bei 0,28 bzw. 0,57, was zu identischen Dateinamen führte.
Dieses Verhalten ist nicht systematisch, da es nur bestimmte Zahlen betrifft, die mit Potenzen nicht genau dargestellt werden können von zwei. Um dies zu demonstrieren, wurde das folgende Python-Skript erstellt:
import sys n = int(sys.argv[1]) for i in range(0, n + 1): a = int(100 * (float(i) / 100)) if i != a: print i, a
Das Ausführen dieses Skripts für verschiedene Werte von n zeigt, dass der Rundungsfehler keinem bestimmten Muster folgt.
Die Grundursache von Dieses Problem liegt in der Natur der Gleitkomma-Arithmetik. Weitere Informationen finden Sie unter „Was jeder Informatiker über Gleitkomma-Arithmetik wissen sollte“. Dieser Artikel bietet wertvolle Einblicke in die Komplexität und Einschränkungen von Gleitkommaoperationen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum erzeugen Pythons Gleitkommazahlen unerwartete Rundungsfehler?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie

ForloopSareadVantageousForknowniterations und Sequences, OfferingImplicity und Readability;

PythonusesahybridmodelofCompilation und Interpretation: 1) thepythonInterPreterCompilessourceCodeIntoplatform-unintenpendentBytecode.2) Thepythonvirtualmachine (PVM) ThenexexexexecthisByTeCode, BalancingeAnsewusewithperformance.

Pythonisbothinterpreted und kompiliert.1) ItscompiledToByteCodeForPortabilityAcrossplatform.2) thytecodeTheninterpreted, und das ErlaubnisfordyNamictyPingandRapidDevelopment zulässt, obwohl es sich

ForloopsaridealWenyouKnowtHenumberofofiterationssinadvance, während whileloopsarebetterForsituationswhereyouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreffictionAndable, geeigneter Verfaserungsverlust, whereaswiloopsofofermorcontrolanduseusefulfulf

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whilewhileloopsareusedwhentheiterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforiteratingoversequenceslikelistsorarrays.2)Whileloopsaresuitableforscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificcond


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