我对这种减法和求和如何以这种方式工作感到有些困惑：
A = 5
B = 0.1
C = A+B-A
我发现答案是 0.099999999999999645。为什么答案不是 0.1？
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这是一个浮点舍入误差。Python 网站上有一个关于浮点数的非常好的教程，解释了这是什么以及为什么会发生。
如果你想要一个准确的结果，你可以：
- 尝试使用十进制模块
格式化您的结果以显示一组小数位数（这不能解决舍入错误）：
print "%.2f"%C
我还建议阅读 Brian 的回答中的“What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic”。
于 2013-06-19T05:00:47.043 回答
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您会看到浮点运算的人工制品，它没有无限精度。有关FP 数学如何工作以及为什么会出现舍入错误的完整描述，请参阅这篇文章。
于 2013-06-19T05:01:05.027 回答
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这是因为所谓的 epsilon 值。这意味着从x到x+E每个浮点数都被认为等于x。你可以在 python 的这个问答中读到一些关于这个值的东西
这个 epsilon 值（E）取决于数字的大小，你总是可以从numpy.spacing(x)
于 2013-06-19T05:03:56.033 回答
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计算机使用“二进制数”来存储信息。整数可以精确存储，但小数通常存储为“浮点数”。
有些数字很容易以 10 为基数编写，但无法以二进制浮点格式精确表示，而 0.1 就是其中之一。
可以准确地存储数字，并准确地使用这些数字。例如，数字 0.1 可以存储为1 / 10，换句话说，存储为分子 (1) 和分母 (10)，要理解分子除以分母。然后一个正确编写的数学库可以处理这些分数并为你做数学。但它比仅仅使用浮点数要慢得多，所以它并不经常使用。（而且我认为在银行业务中，他们通常只使用整数而不是浮点来存储货币；1.23 美元可以存储为数字 123，隐含两位小数。在处理货币时，浮点数不够精确！ )
于 2013-06-19T05:04:59.860 回答
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于 2013-06-19T05:00:03.183 回答