


Mengapakah Python Floating-Point Math Kadangkala Menghasilkan Keputusan yang Tidak Dijangka?
Mengapa Python Floating-Point Math Nampak Salah?
Apabila bekerja dengan nombor titik terapung dalam Python, anda mungkin menghadapi keadaan di mana keputusan berbeza secara tidak dijangka daripada nilai yang dijangkakan. Contohnya:
>>> 4.2 - 1.8 2.4000000000000004
Perbezaan di sini bukanlah 2.4 seperti yang dijangkakan tetapi 2.4000000000000004. Mengapakah Python mengira nilai ini secara tidak tepat?
Jawapan: Ketepatan Titik Terapung
Isu ini berpunca daripada sifat semula jadi perwakilan titik terapung. Nombor titik terapung digunakan untuk menganggarkan nombor nyata dalam ingatan komputer kerana ketidakupayaan komputer untuk mewakili semua nombor nyata dengan tepat. Anggaran ini memperkenalkan ralat pembundaran, yang boleh membawa kepada sedikit perbezaan dalam pengiraan.
Memahami Perwakilan IEEE-754
Nombor titik terapung biasanya diwakili menggunakan IEEE-754 standard, yang mentakrifkan format dan ketepatan nilai titik terapung. Piawaian ini membahagikan nombor titik terapung kepada tiga komponen:
- Tanda: Menunjukkan sama ada nombor itu positif atau negatif.
- Eksponen: Mewakili kuasa 2 yang mana pecahan itu didarabkan.
- Pecahan: Nilai perduaan yang mewakili bahagian pecahan nombor itu.
Penghadan Ketepatan Titik Terapung
Bilangan bit yang diperuntukkan untuk setiap komponen mengehadkan ketepatan perwakilan titik terapung. Python menggunakan nombor titik terapung berketepatan ganda 64-bit, yang membolehkan kira-kira 16 digit perpuluhan ketepatan. Walau bagaimanapun, nombor nyata tertentu, seperti 0.1 dan 0.3, tidak boleh diwakili dengan tepat menggunakan bilangan bit terhingga, mengakibatkan ralat pembundaran.Contoh Pengiraan Tidak Tepat
Contoh di atas menggambarkan bagaimana ralat pembundaran boleh menjejaskan pengiraan. Dalam kes 4.2 - 1.8, hasilnya dibundarkan sedikit kerana bahagian pecahan tepat penolakan tidak boleh diwakili dengan tepat dalam 64 bit. Begitu juga, keputusan 5.1 - 4 dibundarkan sedikit ke bawah, membawa kepada nilai terkira 1.0999999999999996 dan bukannya 1.1.Implikasi untuk Pengaturcara
While precision floating boleh memberikan cabaran dalam aplikasi tertentu, adalah penting untuk diingat bahawa nombor ini masih sangat tepat untuk kebanyakan pengiraan harian. Walau bagaimanapun, apabila berurusan dengan nilai yang sangat tepat atau aplikasi kewangan di mana ketepatan adalah penting, pendekatan alternatif seperti menggunakan perwakilan perpuluhan atau titik tetap mungkin diperlukan.Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah Python Floating-Point Math Kadangkala Menghasilkan Keputusan yang Tidak Dijangka?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...

Bagaimana cara menggunakan ungkapan biasa untuk memadankan tag tertutup pertama dan berhenti? Semasa berurusan dengan HTML atau bahasa markup lain, ungkapan biasa sering diperlukan untuk ...

Memahami Strategi Anti-Crawling of Investing.com Ramai orang sering cuba merangkak data berita dari Investing.com (https://cn.investing.com/news/latest-news) ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini