浮点数精度不再是困扰：Python高手的精准编程秘籍！解决Python浮点数精度问题！

本文主要是介绍浮点数精度不再是困扰：Python高手的精准编程秘籍！解决Python浮点数精度问题！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

 

本专栏主要是自己在实际使用Python和工作中遇到的一些问题以及解决方法，还有一些是在网上搜集到的一些频繁出现和比较复杂的疑难杂症，目的就是希望帮助到使用Python的小伙伴们，无论是刚入门的新手，还是已经精通的Python高手，希望大家一起加油

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目录

Python中浮点数的精度问题

精度问题的例子

解决浮点数精度问题的方法

1. 使用decimal模块

为什么需要Decimal？

Decimal模块的主要特点

如何使用Decimal

上下文（Context）

解决案例：

2. 格式化输出

3. 四舍五入

4. 整数除法后转浮点

结论

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Python中浮点数的精度问题

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在Python中，浮点数是以双精度（64位）存储的，遵循IEEE 754标准。这种表示方式虽然能够表示非常广泛的数值范围，但并不能精确表示所有的小数。原因在于浮点数在计算机中是以二进制形式存储的，而某些十进制小数在二进制中可能是无限循环的，因此只能被近似地表示。

精度问题的例子

a = 0.1 + 0.2  
print(a)  # 输出可能是 0.30000000000000004，而不是预期的 0.3

这里的问题在于，0.1 和 0.2 在二进制中都是无限循环小数，计算机只能存储它们的近似值。当这两个近似值相加时，结果也是一个近似值，这个近似值可能并不完全等于我们期望的十进制结果。

解决浮点数精度问题的方法

1. 使用decimal模块

Python的decimal模块提供了Decimal数据类型，用于十进制浮点运算。这个模块非常适合需要精确小数计算的场景，比如金融和科学计算。相比于Python内置的浮点数（float），Decimal类型可以精确表示小数，避免了由于二进制浮点数表示导致的精度问题。

为什么需要Decimal？

Python中的浮点数（float）是基于IEEE 754标准的双精度浮点数，它们以二进制形式存储，因此不能精确地表示所有的十进制小数。例如，0.1在二进制中是一个无限循环小数，因此无法精确表示。这可能导致一些看似简单的运算产生意外的结果，比如0.1 + 0.2不等于0.3。

Decimal模块的主要特点

1. 精确的小数运算：Decimal类型可以精确表示小数，避免了二进制浮点数的不精确性。
2. 可配置的精度：可以设置全局的上下文（context）来控制精度、舍入方式等。
3. 数学运算：支持加、减、乘、除等基本运算，以及开方、幂运算等。
4. 比较操作：可以直接比较两个Decimal对象的大小。
5. 格式化输出：支持将Decimal对象格式化为字符串，方便输出或存储。

如何使用Decimal

首先，需要从decimal模块中导入Decimal类和getcontext()函数（用于获取或设置全局上下文）。

from decimal import Decimal, getcontext  # 设置全局精度（可选）  
getcontext().prec = 7  # 设置全局精度为7位  # 创建Decimal对象  
a = Decimal('0.1')  
b = Decimal('0.2')  # 进行运算  
c = a + b  # 输出结果  
print(c)  # 输出: 0.3  # 注意：Decimal对象可以直接进行数学运算，但不建议与float混合使用  
# 错误的用法：Decimal('0.1') + 0.2  # 这会隐式地将0.2转换为Decimal，但可能会失去精度控制

上下文（Context）

上下文（context）是一个环境，它定义了算术运算的规则。通过getcontext()可以获取当前的全局上下文，并对其进行设置。上下文的主要属性包括：

• prec：精度，即小数点后的位数。
• rounding：舍入模式。
• traps：是否抛出异常。

例如，可以设置舍入模式为ROUND_HALF_UP（四舍五入）：

from decimal import getcontext, ROUND_HALF_UP  getcontext().rounding = ROUND_HALF_UP

解决案例：

Python的decimal模块提供了Decimal数据类型，用于十进制浮点数运算。Decimal类型可以精确地表示小数，并且可以自定义精度。

from decimal import Decimal, getcontext  # 设置全局精度  
getcontext().prec = 28  a = Decimal('0.1') + Decimal('0.2')  
print(a)  # 输出 0.3

注意，使用Decimal时，应该尽量以字符串的形式初始化，以避免在创建Decimal对象时就已经引入精度问题。

2. 格式化输出

如果你只是需要控制输出时的精度，而不是计算过程中的精度，可以使用格式化字符串来格式化输出。

a = 0.1 + 0.2  
print(f"{a:.2f}")  # 输出 0.30，保留了两位小数

这种方法只是改变了输出的显示方式，并不改变a的实际值。

3. 四舍五入

使用round函数可以对浮点数进行四舍五入，但这同样只是改变显示值，不改变其实际存储的精度。

a = 0.1 + 0.2  
rounded_a = round(a, 2)  # 四舍五入到小数点后两位  
print(rounded_a)  # 输出 0.3

4. 整数除法后转浮点

对于某些特定场景，可以先进行整数运算，然后再将结果转换为浮点数，以避免精度问题。

# 假设我们需要计算 1/3 + 1/3 + 1/3  
a = (1 + 1 + 1) / 3.0  # 使用浮点数进行除法  
print(a)  # 输出 1.0

结论

浮点数精度问题是由其存储方式决定的，Python（以及大多数编程语言）中的浮点数都遵循IEEE 754标准，无法完全避免精度问题。对于需要高精度计算的应用场景，建议使用decimal模块或寻找其他替代方案。对于一般的显示需求，可以通过格式化输出或四舍五入等方法来控制显示精度。

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