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為什麼 Python 的浮點數學有時會產生意想不到的結果?

Susan Sarandon
Susan Sarandon原創
2024-11-09 21:37:02910瀏覽

Why does Python's floating-point math sometimes produce unexpected results?

Python 浮點數學精確度問題

Python 中的浮點運算(如提供的程式碼片段所示)可能會導致混亂由於精度有限而得出的結果。儲存在浮點變數中的值並不總是它們想要表示的數字的精確表示。

這種現像不是 Python 中的錯誤,而是浮點運算的基本限制。浮點數使用有限位數存儲,這限制了它們可以準確表示的有效位數。當計算涉及無法在這些限制內精確表示的數字時,就會出現舍入錯誤。

在提供的範例中:

  • 4.2 - 1.8 結果為 2.4000000000000004,而不是 2.4。
  • 1.20 - 1.18 結果為0.020000000000000018,而非 0.02。
  • 5.1 - 4 結果為 1.0999999999999996,而非 1.1。

但是,在執行整數計算或比較時,例如 5 - 4 和 5.0 - 4.0,Python 使用精確的整數值,分別產生 1 和 1.0 的預期輸出。

要克服這些精確度問題,建議使用 Python 的十進位模組或 NumPy 函式庫中的十進位類型,為浮點計算提供更高的精確度。此外,確保計算涉及數量級相似的數字可以最大限度地減少舍入誤差。

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