


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!

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Python menyediakan pelbagai cara untuk memuat turun fail dari Internet, yang boleh dimuat turun melalui HTTP menggunakan pakej Urllib atau Perpustakaan Permintaan. Tutorial ini akan menerangkan cara menggunakan perpustakaan ini untuk memuat turun fail dari URL dari Python. Permintaan Perpustakaan Permintaan adalah salah satu perpustakaan yang paling popular di Python. Ia membolehkan menghantar permintaan HTTP/1.1 tanpa menambahkan rentetan pertanyaan secara manual ke URL atau pengekodan data pos. Perpustakaan Permintaan boleh melaksanakan banyak fungsi, termasuk: Tambah data borang Tambah fail berbilang bahagian Akses data tindak balas python Buat permintaan kepala

Fail PDF adalah popular untuk keserasian silang platform mereka, dengan kandungan dan susun atur yang konsisten merentasi sistem operasi, peranti membaca dan perisian. Walau bagaimanapun, tidak seperti Python memproses fail teks biasa, fail PDF adalah fail binari dengan struktur yang lebih kompleks dan mengandungi unsur -unsur seperti fon, warna, dan imej. Mujurlah, tidak sukar untuk memproses fail PDF dengan modul luaran Python. Artikel ini akan menggunakan modul PYPDF2 untuk menunjukkan cara membuka fail PDF, mencetak halaman, dan mengekstrak teks. Untuk penciptaan dan penyuntingan fail PDF, sila rujuk tutorial lain dari saya. Penyediaan Inti terletak pada menggunakan modul luaran PYPDF2. Pertama, pasangkannya menggunakan PIP: Pip adalah p

Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan merangkumi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan bene

Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) adalah pemprosesan bahasa manusia secara automatik atau separa automatik. NLP berkait rapat dengan linguistik dan mempunyai hubungan dengan penyelidikan dalam sains kognitif, psikologi, fisiologi, dan matematik. Dalam sains komputer

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan


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

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

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

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
