浮点数在计算机系统中表示是有缺陷的，这导致了浮点数计算中的一些意外行为。Python 中的浮点数也不例外，0.1 + 0.2 != 0.3 是一个众所周知的示例。SEO,
IEEE 754 浮点数表示
计算机使用 IEEE 754 标准表示浮点数。该标准定义了两种主要的浮点数格式：单精度（32 位）和双精度（64 位）。HTML在线运行.
浮点数由三个部分组成：批量打开网址,
- 符号位：表示数字的正负号。
- 指数：表示数字的阶数，通常以二进制表示。
- 尾数：表示数字的小数部分。
浮点数计算中的舍入误差
IEEE 754 标准基于二进制表示，这意味着并非所有十进制数字都可以精确表示为浮点数。例如，0.1 无法精确表示为 32 位单精度浮点数。在线字数统计!
当执行浮点数计算时，计算机必须对结果进行舍入。舍入是一种近似技术，可将结果舍入为最接近的可表示浮点数。
0.1 + 0.2 == 0.3 的情况
在 32 位单精度浮点数中，0.1 表示为：
0.1 = 0.000110011001100110011001100110011... (二进制)
0.2 表示为：
0.2 = 0.00110011001100110011001100110011... (二进制)
对两个数字求和得到：
0.1 + 0.2 = 0.010011001100110011001100110011... (二进制)
请注意，结果是小数部分无限循环的二进制小数。由于计算机无法精确存储无限循环小数，因此必须将其舍入为最接近的可表示浮点数：
0.010011001100110011001100110011... (二进制) ~= 0.30000001192092896 (单精度浮点数)
由于舍入误差，结果与预期的 0.3 稍有不同。
结论
浮点数在计算机系统中表示是有缺陷的，这导致了计算中的一些意外行为。Python 中的浮点数也不例外，0.1 + 0.2 != 0.3 是一个众所周知的示例，它是由 IEEE 754 浮点数表示中的舍入误差引起的。
常见问题解答
1. 为什么 0.1 无法精确表示为单精度浮点数？
因为 IEEE 754 标准基于二进制表示，而 0.1 的二进制表示是一个无限循环小数。wangli!
2. 如何避免浮点数计算中的舍入误差？
可以通过使用十进制浮点数库或使用舍入函数来避免或减轻舍入误差。
3. 如何在 Python 中使用十进制浮点数库？
导入 decimal 模块并使用 Decimal 类。王利,
4. 如何在 Python 中使用舍入函数？
使用 round() 函数指定所需的小数位数。
5. 除了舍入误差之外，浮点数计算中可能遇到的其他问题是什么？
- 失真：较大的数字吞没较小的数字。
- 下溢：结果太小而无法表示为浮点数。
- 上溢：结果太大而无法表示为浮点数。
原创文章，作者：杜恒芸，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_71856.html
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