本文實例講述了Python中的浮點數原理與運算。分享給大家供大家參考，具體如下：

先看一個違反直覺的例子：

>>> s = 0.>>> for i in range(10): s += .1>>> s0.9999999999999999# 錯誤被累加

再看一個更為普遍，直接影響判斷邏輯的例子：

>>> from math import sqrt>>> a = sqrt(2)>>> a*a == aFalse

之所以會出現以上的結果，在于 Python （更準確地說是計算機硬件體系結構）對浮點數的表示，我們來看計算機（基于二進制）對十進制小數 0.1 的表示，十進制小數向二進制小數轉換的方法請見 Python十進制小數與二進制小數相互轉換。將十進制小數 0.1 轉換為二進制時的結果為 0.0001100110011001....，無限循環，計算機無法展示無限的結果，只能對結果進行截斷，這是浮點數精度問題的根源。

“==” on floats

基于以上的考慮，當我們進行浮點數的相等比較時，要特別小心，直接使用 == 是有問題的，一種通用的做法即是，不是檢測浮點數是否相等，而是檢測二者是否足夠接近，

>>> a = sqrt(2)>>> abs(a*a-2) < epsilon# 判斷是否小于某一小量

更多關于Python相關內容感興趣的讀者可查看本站專題：《Python數學運算技巧總結》、《Python數據結構與算法教程》、《Python函數使用技巧總結》、《Python字符串操作技巧匯總》、《Python入門與進階經典教程》及《Python文件與目錄操作技巧匯總》

希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。