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当 Python 中的经典表示错误开始成为问题时，我遇到了一种情况：我需要将它们用于 Numpy 中的矩阵运算，并且尚不支持小数类型。

你们都知道，如果我这样做，111.85 * 111.85我会得到12510.422499999999，但如果我round(12510.422499999999, 4)能得到正确的结果，那当然是12510.4225。

但实际的问题是：

  • 这个圆形的东西是一个好主意和一个好习惯吗？
  • 这适用于所有情况吗？有时小数位置 ..999 可能更多
  • 最后，如何为所有可能的值获得适当的小数位数以用于该轮次？
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即使您将数字四舍五入，小数点仍然不会完全符合您的预期。Python 可能只显示最高有效位，但潜在的十进制不准确仍然存在。

python 文档专门介绍了一个部分

由于值的显示方式，许多用户不知道近似值。Python 只打印机器存储的二进制近似值的真实十进制值的十进制近似值。在大多数机器上，如果 Python 要打印存储为 0.1 的二进制近似值的真实十进制值，它必须显示

>>> 0.1
0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625

这比大多数人认为有用的数字多，因此 Python 通过显示四舍五入的值来保持数字的可管理性

>>> 1 / 10
0.1

对于大多数用例，可以放心地忽略不准确性。如果您正在处理极小或极大的数字，或者需要精确到小数位，您可以使用十进制 库

 >>> Decimal('111.85') * Decimal('111.85')
 Decimal('12510.4225')
于 2016-01-06T19:57:59.300 回答
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这里真正的问题是首先确定表示错误如何开始成为问题。

您不应该将表示用于人类可读的浮动打印，您应该使用例如str.format或其他一些表示方法。

将您的数字作为所有计算的数字（无论您是使用浮点数还是小数还是其他什么......），并且只在演示时舍入或截断事物。

于 2016-01-06T19:49:40.780 回答