这篇文章主要介绍了python中的浮点数原理与运算分析,结合实例形式分析了python浮点数操作的常见错误,并简单解释了浮点数运算的原理与比较运算实现方法,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python中的浮点数原理与运算。分享给大家供大家参考，具体如下：
先看一个违反直觉的例子：
>>> s = 0. >>> for i in range(10): s += .1 >>> s 0.9999999999999999 # 错误被累加
再看一个更为普遍，直接影响判断逻辑的例子：
>>> from math import sqrt >>> a = sqrt(2) >>> a*a == a False
之所以会出现以上的结果，在于 Python （更准确地说是计算机硬件体系结构）对浮点数的表示，我们来看计算机（基于二进制）对十进制小数 0.1 的表示，十进制小数向二进制小数转换的方法请见 Python十进制小数与二进制小数相互转换。将十进制小数 0.1 转换为二进制时的结果为 0.0001100110011001....，无限循环，计算机无法展示无限的结果，只能对结果进行截断，这是浮点数精度问题的根源。
类似智能机器人程序，以聊天对话框的界面显示，通过输入问题、或点击交谈记录中的超链接进行查询，从而获取访客需要了解的资料等信息。系统自动保留用户访问信息及操作记录。后台有详细的设置和查询模块。适用领域：无人职守的客服系统自助问答系统智能机器人开发文档、资源管理系统……基本功能：设置对话界面的显示参数设置各类展示广告根据来访次数显示不同的欢迎词整合其他程序。
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“==” on floats
基于以上的考虑，当我们进行浮点数的相等比较时，要特别小心，直接使用 == 是有问题的，一种通用的做法即是，不是检测浮点数是否相等，而是检测二者是否足够接近，
>>> a = sqrt(2) >>> abs(a*a-2) < epsilon # 判断是否小于某一小量
以上就是Python中浮点数的原理以及运算详解的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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