相关疑难解决方法(0)

请考虑以下代码:

0.1 + 0.2 == 0.3  ->  false

0.1 + 0.2         ->  0.30000000000000004

为什么会出现这些不准确之处？

只是为了好玩,因为它非常简单,我编写了一个简短的程序来生成嫁接数,但由于浮点精度问题,它没有找到一些更大的例子.

def isGrafting(a):
  for i in xrange(1, int(ceil(log10(a))) + 2):
    if a == floor((sqrt(a) * 10**(i-1)) % 10**int(ceil(log10(a)))):
      return 1

a = 0
while(1):
  if (isGrafting(a)):
    print "%d %.15f" % (a, sqrt(a))
  a += 1

此代码缺少至少一个已知的嫁接编号.9999999998 => 99999.99998999999999949999999994999999999374999999912... 它乘以后似乎会降低额外的精度10**5.

>>> a = 9999999998
>>> sqrt(a)
99999.99999
>>> a == floor((sqrt(a) * 10**(5)) % 10**int(ceil(log10(a))))
False
>>> floor((sqrt(a) * 10**(5)) % 10**int(ceil(log10(a))))
9999999999.0
>>> print "%.15f" % sqrt(a)
99999.999989999996615
>>> print "%.15f" % (sqrt(a) * 10**5) …

在Python 2.7中,repra float返回最接近17位数的最接近的十进制数; 这足够精确,可以唯一地标识每个可能的IEEE浮点值.str一个float类似的工作,除了它将结果限制为12位数; 对于大多数用途,这是一个更合理的结果,并使您免受二进制和十进制表示之间的细微差别.

Python 2演示:http://ideone.com/OKJtxv

print str(1.4*1.5)
2.1
print repr(1.4*1.5)
2.0999999999999996

在Python 3.2中它出现str并repr返回相同的东西.

Python 3演示:http://ideone.com/oAKRsb

print(str(1.4*1.5))
2.0999999999999996
print(repr(1.4*1.5))
2.0999999999999996

是否存在描述变更的PEP或负责人的其他声明？

如果我跑:

>>> import math
>>> print(math.pi)
3.141592653589793

然后pi打印16位数,

但是,根据:

>>> import sys
>>> sys.float_info.dig 
15

我的精度是15位数.

那么,我应该依赖该值的最后一位(即π的值确实是3.141592653589793nnnnnn).