python執(zhí)行精確的小數(shù)計(jì)算方法
在進(jìn)行浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算時(shí)它們無(wú)法精確表達(dá)出所有的十進(jìn)制小數(shù)位。
a = 4.1 b = 5.329 print(a+b) 9.428999999999998
這些誤差實(shí)際上是底層CPU的浮點(diǎn)運(yùn)算單元和IEEE754浮點(diǎn)數(shù)算數(shù)標(biāo)準(zhǔn)的一種“特性”。python的浮點(diǎn)數(shù)類(lèi)型保存的數(shù)據(jù)采用的是原始表示形式，因此使用float實(shí)例時(shí)就不能避免這樣的誤差。
我們可以使用decimal模塊避免這種操作(如果不介意犧牲下性能)：
from decimal import Decimal
a = Decimal('4.1')
b = Decimal('5.329')
print(a+b)
9.429
注意Decimal的參數(shù)必須是字符串，不能是浮點(diǎn)型，否則誤差依舊存在。
decimal模塊的主要功能是允許控制計(jì)算過(guò)程中的各個(gè)方面，包括數(shù)字的尾數(shù)和四舍五入。
from decimal import Decimal
from decimal import localcontext
a = Decimal(4.1)
b = Decimal(5.329)
print(a/b)
print('================')
with localcontext() as ctx:
ctx.prec = 3
print(a/b)
0.7693751172827922400071261708
================
0.769
getcontext也可以實(shí)現(xiàn)和localcontext一樣的功能
from decimal import Decimal, getcontext a = Decimal(4.1) b = Decimal(5.329) getcontext().prec = 3 print(a/b) 0.769
誤差我們不能完全消除，我們只能盡力優(yōu)化算法，使得誤差盡可能小。在大數(shù)和小數(shù)相加時(shí)要格外注意。
nums = [3.21e+18, 1, -3.21e+18]
print(sum(nums))
print('=========================')
import math
res = math.fsum(nums)
print(res)
0.0
=========================
1.0
以上這篇python執(zhí)行精確的小數(shù)計(jì)算方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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