我在做功课时发现了这个有趣的问题，我们知道，47.36/1.6**2 == 18.5
但是当我尝试运行以下代码时，它给了我一个 False（应该是真的）
打印47.36/1.6**2 == 18.5
有谁知道发生了什么？
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您可能会得到类似 18.49999999999 的答案，它并不完全等于 18.5。
与往常一样，相关参考资料是What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic。
于 2012-10-16T00:03:57.523 回答
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简短回答：IEEE 754 浮点不能准确表示分母不是 2 的幂的分数，例如 1/4、1/16、1/256 等。如果有足够的数字，您可以非常接近，但是从来没有完全在那里。
您可以通过将“等于”定义为“在某个增量内”来比较浮点数。你可以这样写：
def almost_equals(a, b, delta=0.0005):
return abs(a - b) <= delta
然后用以下方法测试“可能相等”：
>>> almost_equals(47.36/1.6**2, 18.5)
True
于 2012-10-16T00:08:45.630 回答
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>>> 47.36/1.6**2
18.499999999999996
以下是如何通过使用小数模块18.5在不使用任何舍入或“足够接近”的行为的情况下精确计算：
>>> from decimal import Decimal
>>> Decimal('47.36') / Decimal('1.6')**2 == Decimal('18.5')
True
>>> float(Decimal('47.36') / Decimal('1.6')**2) == 18.5
True
于 2012-10-16T00:05:33.837 回答
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在比较两个浮点数时，我会避免检查是否完全相等。取而代之的是，看看它是否小于您认为接近零的值。
(47.36/1.6**2 - 18.5) < 0.00000000001
将会
真的
于 2012-10-16T00:11:35.853 回答
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正如其他人所说：
>>> 47.36/1.6**2
18.499999999999996
但是，据我所知，这不是由于浮点算术问题。即使您通过将操作数包装在Decimal()（之后from decimal import Decimal）中来使用十进制数学，您仍然会得到Decimal('18.49999999999999772404279952')答案。
我可能在Decimal()这里用错了，我的结果也有某种浮点错误；18.5但是，如果我是正确的，那么无论您使用哪种数学，该表达式都不等于。
编辑：正如格雷格在评论中指出的那样，我的方法的问题是 Decimal(1.6) 只会将 1.6 的浮点表示（不准确）转换为 Decimal。这给出了正确的答案：
>>> Decimal('47.36') / Decimal('1.6')**2
Decimal('18.5')
更好的是使用Kirk 建议的分数模块。
于 2012-10-16T00:12:39.737 回答
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47.36/1.6* 2 返回整数。所以 47.36/1.6 *2 将是 18，不等于 18.5。
编辑
很抱歉，实际上它被存储为 18.499999。
你应该做这个
import numpy as np
print np.around((47.36/1.6**2), decimals=1) == 18.5
这将返回 True。
于 2012-10-16T00:04:16.520 回答