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我想知道是什么导致了这种行为。我无法找到涵盖此问题的答案。这可能是简单而明显的事情，但对我来说不是。我正在使用python 2.7.3.Ubuntu

In [1]: 2 == 1.9999999999999999
Out[1]: True

In [2]: 2 == 1.999999999999999
Out[2]: False

编辑：

澄清我的问题。是否有书面的（在文档中）最大数量为 9，python 会将上面的表达式评估为等于 2？

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  • Python 使用浮点表示
  • 浮点实际上是一个固定宽度的二进制数（称为“有效数字”）加上一个小整数，告诉您将该值移动多少次方（“指数”）。加上一个符号位。就像科学记数法一样，但以 2 为底而不是 10。
  • 最接近的 64 位浮点值1.9999999999999999是2.0，因为 64 位浮点值（所谓的“双精度”）使用 52 位有效位，相当于大约 15 位小数。所以字面1.9999999999999999量只是另一种写法2.0。但是，最接近的值1.999999999999999小于2.0（我认为它是1.9999999999999988897769753748434595763683319091796875完全正确的，但我懒得检查它是否正确，我只是依赖 Python 的格式化代码来准确）。
  • 我实际上不知道 Python 语言是否需要专门使用 64 位浮点数，或者是 CPython 的实现细节。但无论使用什么大小，重要的不是小数位数，而是该大小最接近的浮点值与十进制文字的位置。某些文字会比其他文字更接近。

因此，1.9999999999999999 == 2出于同样的原因2.0 == 2（Python 允许混合类型的数字运算，包括比较，并且整数2等于 float 2.0）。而1.999999999999999 != 2.

于 2013-11-13T22:02:22.190 回答
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类型强制

>>> 2 == 2.0
True

以及可以在python中表示的最大位数的后果：

>>> import sys
>>> sys.float_info.dig
15
>>> 1.9999999999999999
2.0

更多来自文档

>>> float('9876543211234567')
9876543211234568.0

注意..68最后而不是预期..67

于 2013-11-13T21:50:07.623 回答
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这是由于在 Python 中实现浮点数的方式。为了保持简短和简单：由于浮点数几乎总是一个近似值，因此比大多数人认为有用的数字多，Python 解释器显示一个四舍五入的值。

更详细地说，浮点数以二进制形式存储。这意味着它们存储为以 2 为底的分数，与十进制不同，您可以将浮点数显示为以 10 为底的分数。但是，大多数十进制分数没有二进制的精确表示。因此，它们通常以 53 位的精度存储。如果您想做更复杂的算术运算，这会使它们几乎无用，因为您会遇到一些奇怪的问题，例如：

>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> round(2.675, 2)
2.67

另请参阅有关浮动的文档。

于 2013-11-13T21:57:29.450 回答
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从数学上讲，2.0 确实等于 1.9999……永远。它们是写相同数字的两种不同方式。

但是，在软件中，重要的是永远不要比较两个浮点数或小数是否相等 - 相反，将它们相减，取绝对值，并验证（始终为正的）差异对于您的目的是否足够低。

例如：

if abs(value1 - value2) < 1e10:
   # they are close enough
else:
   # they are not

您可能应该设置 EPSILON = 1e10，并使用符号常量而不是在整个代码中分散 1e10，或者最好还是使用比较函数。

于 2013-11-13T22:05:56.700 回答