


Mengapa Ralat Pembundaran Titik Terapung Berlaku dalam Python, dan Apakah Implikasinya?
Ralat Pembundaran Titik Terapung: Pandangan Lebih Dekat
Dalam Python, ralat pembundaran dengan nombor titik terapung mungkin timbul apabila cuba mewakili tertentu nombor menggunakan aritmetik titik terapung binari. Seperti yang diterangkan dalam kod yang diberikan, menukar nombor titik terapung kepada integer boleh membawa kepada hasil yang tidak dijangka disebabkan oleh pengehadan perwakilan titik terapung.
Isu ini berpunca daripada fakta bahawa nombor titik terapung binari, seperti 0.28999999999999998, adalah anggaran nilai perpuluhan sebenar. Apabila menukar nombor anggaran ini kepada integer, hasilnya mungkin tidak sepadan dengan nilai integer yang dijangkakan, membawa kepada ketidakkonsistenan data.
Sebagai contoh, dalam skrip Python yang diberikan, float(29)/100 mengembalikan 0.28999999999999998, yang dibundarkan turun kepada 0.28 apabila ditukar kepada integer. Akibatnya, delta = 0.29 dan delta = 0.28 menjana nama fail yang sama.
Kejadian ralat pembundaran tidak konsisten merentas semua integer dan boleh bergantung pada nombor tertentu yang diwakili. Untuk menggambarkan ini, skrip yang disebut dalam pernyataan masalah menyemak ralat pembundaran dengan membandingkan integer asal dengan integer yang diperoleh dengan menukar perwakilan titik terapung kembali kepada integer.
Perlu ditekankan bahawa ralat pembundaran ini adalah wujud dalam perwakilan titik terapung dan menekankan keperluan untuk memahami nuansa aritmetik titik terapung apabila bekerja dengan nombor dalam Ular sawa. Untuk mendapatkan maklumat yang lebih mendalam, pertimbangkan untuk meneroka sumber yang dicadangkan tentang aritmetik titik terapung.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Ralat Pembundaran Titik Terapung Berlaku dalam Python, dan Apakah Implikasinya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
