Python の浮動小数点演算が時々不正確に見えるのはなぜですか?

Python の浮動小数点演算が間違っているように見える理由

Python はその多用途性と使いやすさで一般的に知られていますが、浮動小数点の処理は-ポイント番号は時々疑問視されます。これは、Python の浮動小数点演算では、他の多くの言語と同様、非整数値を扱うときに微妙な不正確性が見られるためです。

これを理解するには、IEEE 754 の領域を詳しく調べることが重要です。浮動小数点演算の標準。この規格は、実数を 2 進数 (ビット) のシーケンスとして表すための特定の形式を定義します。浮動小数点数は 3 つの主要部分で構成されます:

• 符号ビット
• 指数
• 仮数部 (または仮数部)

指数は数値の大きさを決定し、仮数は小数部分を表します。仮数部の格納に使用されるビット数によって、浮動小数点表現の精度が決まります。

浮動小数点演算を実行すると、特定のエラーが発生する可能性があります。

• 丸めエラー: 精度が制限された浮動小数点形式で数値が表現される場合、途中で一部の桁が失われる可能性があります。丸め。
• オーバーフロー: 演算の結果が大きすぎるか小さすぎて利用可能なビット数に収まらない場合、オーバーフローまたはアンダーフロー エラーが発生します。

Python では、これらのエラーはさまざまな形で現れる可能性があります。たとえば、次のコード スニペットは、これらの不正確さの一部を示しています。

>>> 4.2 - 1.8
2.4000000000000004
>>> 1.20 - 1.18
0.020000000000000018
>>> 5.1 - 4
1.0999999999999996
>>> 5 - 4
1
>>> 5.0 - 4.0
1.0

ご覧のとおり、結果は予想される正確な値とわずかに異なる場合があります。これは、Python が浮動小数点数を IEEE 754 形式で格納しており、表現や算術演算中に発生する丸め誤差がこれらの不一致を引き起こす可能性があるためです。

これらの誤差は通常、ほとんどの場合小さく、重要ではないことに注意することが重要です。実用的な目的。ただし、極度の精度が必要な場合は、これらの不正確さを軽減するために特定のライブラリまたはプログラミング手法を使用する必要がある場合があります。

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