Python Float

python 浮点

python IDLE中敲入

>>> 0.1
0.10000000000000001

>>> round(1.0/3, 2)
0.33000000000000002
>>> round(11.0/3, 2)
3.6699999999999999

注意所有的编程语言都有这个问题。这是浮点数在计算机中的存储问题。

考虑十进制是0.125这个小数，其二进制表示为0.001，这两个数是完全等同的。

但是不是所有的小数都有这样的特性，大多数的小数不能用二进制精确的表示，其结果就是，所有十进制小数在计算机中都是用其最最近似的方式存储表示的。

考虑分数1/3，可以用十进制近似成0.3，或者0.33，或者0.333。

注：小数部分由十进制转二进制的方法就是一直去掉整数部分，小数部分乘2,直到小数部分为0为止。
如：0.625转为二进制：
0.625*2 = 1.25, 整数部分为1，小数部分为0.25
0.25 * 2 = 0.5 , 整数部分为0，小数部分为0.5
0.5 * 2 = 1 , 整数部分为1，小数部分为0
所以0.625转为二进制的结果就是0.101
但是，有些小数，如0.2，再怎么乘2，小数部分也不会得到0的，所以，就有误差了。

因此，考虑小数0.1，它不能用二进制精确的表示，而是表示成了：

0.0001100110011001100110011001100110011001100110011...  所以你才看到了最开始的情况：

>>> 0.10.10000000000000001

  注意当没有使用print时，python解释器使用repr方法获得它需要显示的对象的字符串形式，对浮点数来说，

repr(float)取到小数点后17位；如果使用print，调用的是str方法：

>>> print 0.1
0.1

  使用round方法并不能取得预期效果，是因为0.10000000000000001已经是1/10的最近似的数了，它总是

取最好的结果。

再看一个示例：

>>> sum=0.0
>>> for i in range(10):
 sum+= 0.1

>>> sum
0.99999999999999989

  很多的浮点数运算有这样类似的“奇怪”结果。

  解决办法是使用python的decimal模块：

>>> 0.1*0.5
0.050000000000000003

>>> from decimal import *

>>> Decimal("0.1")*Decimal("0.5")
Decimal("0.05")

  这个模块的功能也比较全面和强大。不予详细说明。