在进行浮点数计算时它们无法精确表达出所有的十进制小数位。
a = 4.1 b = 5.329 print(a+b) 9.428999999999998
这些误差实际上是底层CPU的浮点运算单元和IEEE754浮点数算数标准的一种“特性”。python的浮点数类型保存的数据采用的是原始表示形式,因此使用float实例时就不能避免这样的误差。
我们可以使用decimal模块避免这种操作(如果不介意牺牲下性能):
from decimal import Decimal a = Decimal('4.1') b = Decimal('5.329') print(a+b) 9.429
注意Decimal的参数必须是字符串,不能是浮点型,否则误差依旧存在。
decimal模块的主要功能是允许控制计算过程中的各个方面,包括数字的尾数和四舍五入。
from decimal import Decimal from decimal import localcontext a = Decimal(4.1) b = Decimal(5.329) print(a/b) print('================') with localcontext() as ctx: ctx.prec = 3 print(a/b) 0.7693751172827922400071261708 ================ 0.769
getcontext也可以实现和localcontext一样的功能
from decimal import Decimal, getcontext a = Decimal(4.1) b = Decimal(5.329) getcontext().prec = 3 print(a/b) 0.769
误差我们不能完全消除,我们只能尽力优化算法,使得误差尽可能小。在大数和小数相加时要格外注意。
nums = [3.21e+18, 1, -3.21e+18] print(sum(nums)) print('=========================') import math res = math.fsum(nums) print(res) 0.0 ========================= 1.0
以上这篇python执行精确的小数计算方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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2024年11月16日
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