Python 浮點精度：為什麼Python 的數學看起來是錯誤的
在程式設計領域，了解電腦如何處理數學計算至關重要。雖然 Python 提供了一種執行數值計算的便捷方法，但其浮點數學中的某些怪癖可能會導致令人困惑的結果。
具體來說，使用者可能會遇到十進制值之間的減法或除法運算會產生意外結果的情況，並且輕微的結果。不準確之處。這種現像源自於電腦表示浮點數的內在限制。
電腦採用二進位表示系統，其中數字使用 0 和 1 的序列表示。然而，某些十進制值無法用二進位格式精確表示。因此，計算機使用 IEEE 754 標準將十進制數儲存為近似值。
例如，將 0.1 表示為二進位分數涉及無限多個數字。因此，計算機使用的位數有限，導致近似值與實際值略有不同。
這種近似值可能會導致數學運算中出現輕微的錯誤。例如，理想情況下，從 4.2 減去 1.8 應該得到 2.4。然而，計算機對這些值的近似值略有不同，導致 Python 輸出 2.4000000000000004。
要解決這些近似值，考慮計算的上下文至關重要。如果絕對精確度至關重要，則可能需要提供更準確表示的替代資料類型或程式庫。然而，對於大多數應用程式來說，浮點數學引入的誤差可以忽略不計，不會造成重大問題。
以上是為什麼 Python 的數學看起來是錯的？浮點精度之謎的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
