Python의 부동 소수점 수학이 때때로 예상치 못한 결과를 생성하는 이유는 무엇입니까?

Python 부동 소수점 수학 정밀도 문제

제공된 코드 조각에 예시된 것처럼 Python의 부동 소수점 산술은 혼란을 초래할 수 있습니다. 제한된 정밀도로 인해 결과가 나타납니다. 부동 소수점 변수에 저장된 값이 표현하려는 숫자를 항상 정확하게 표현하는 것은 아닙니다.

이 현상은 Python의 버그가 아니라 부동 소수점 연산의 근본적인 한계입니다. 부동 소수점 숫자는 유한한 수의 비트를 사용하여 저장되므로 정확하게 표현할 수 있는 유효 자릿수 수가 제한됩니다. 계산에 이러한 제한 내에서 정확하게 표시할 수 없는 숫자가 포함되면 반올림 오류가 발생합니다.

제공된 예에서:

• 4.2 - 1.8은 2.4 대신 2.4000000000000004가 됩니다.
• 1.20 - 1.18 결과 0.02 대신 0.020000000000000018.
• 5.1 - 4는 1.1 대신 1.0999999999999996이 됩니다.

그러나 정수 계산이나 비교를 수행하는 경우(예: 5 - 4 및 5.0 - 4.0, Python은 정확한 정수 값을 사용하므로 예상되는 출력은 각각 1과 1.0입니다.

이러한 정밀도 문제를 극복하려면 Python의 십진수 모듈이나 NumPy 라이브러리의 십진수 유형을 사용하는 것이 좋습니다. , 이는 부동 소수점 계산에 더 높은 정밀도를 제공합니다. 또한 계산에 비슷한 크기의 숫자가 포함되도록 하면 반올림 오류를 최소화할 수 있습니다.

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