在Python中，0.1 + 0.2不等於0.3，这是由于二进制浮点数表示的内在限制造成的。
二进制浮点数
计算机使用二进制（0和1）存储数字。浮点数是表示分数或小数的数字。在Python中，浮点数使用IEEE 754标准表示，该标准定义了浮点数的二进制表示。
IEEE 754标准将浮点数表示为三个部分：
- 符号位：一个位，指示数字是正数还是负数。
- 指数：一系列位，指示数字的大小。
-
尾数：一系列位，指示数字的精度。
0.1和0.2的二进制表示
0.1和0.2的二进制表示如下：
-
0.1 = 0.000110011001100110011001100110011…（二进制）
-
0.2 = 0.00110011001100110011001100110011…（二进制）
由于尾数是无限的，因此计算机无法精确地存储0.1和0.2。相反，它将它们存储为二进制近似值。
0.1 + 0.2的计算
当Python计算0.1 + 0.2时，它将二进制近似值相加：
“`
0.000110011001100110011001100110011…（二进制） - 0.00110011001100110011001100110011…（二进制）
0.010001100110011001100110011001100…（二进制）
“`
结果的二进制近似值不等于0.3的精确二进制表示：
-
0.3 = 0.010011001100110011001100110011…（二进制）
因此，0.1 + 0.2不等于0.3。
精度损失
由于二进制浮点数表示的限制，在浮点数计算中可能会发生精度损失。这会影响涉及浮点数的许多类型的计算，例如财务计算、科学模拟和机器学习。
避免精度损失
有几种方法可以避免或减少精度损失：
-
使用十进制库，如decimal，它允许进行更精确的浮点数计算。
- 使用较高的精度，例如双精度浮点数（64位）而不是单精度浮点数（32位）。
-
使用舍入技术，例如四舍五入或向偶数舍入。
问答
- 为什么0.1 + 0.2不等于0.3？
答：这是由于二进制浮点数表示的内在限制造成的，导致尾数无限，无法精确存储。- 如何避免或减少精度损失？
答：可以使用十进制库、较高的精度和舍入技术。 - 什么是IEEE 754标准？
答：这是一个定义浮点数二进制表示的标准。 - 浮点数的三个部分是什么？
答：符号位、指数和尾数。 - 0.1和0.2的二进制近似值是什么？
答：0.000110011001100110011001100110011…（二进制）和0.00110011001100110011001100110011…（二进制）。
- 如何避免或减少精度损失？
原创文章，作者：彭鸿羽，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_99720.html
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