為什麼 Python 的浮點數學有時會產生意想不到的結果？

Python 浮點數學精確度問題

Python 中的浮點運算（如提供的程式碼片段所示）可能會導致混亂由於精度有限而得出的結果。儲存在浮點變數中的值並不總是它們想要表示的數字的精確表示。

這種現像不是 Python 中的錯誤，而是浮點運算的基本限制。浮點數使用有限位數存儲，這限制了它們可以準確表示的有效位數。當計算涉及無法在這些限制內精確表示的數字時，就會出現舍入錯誤。

在提供的範例中：

• 4.2 - 1.8 結果為 2.4000000000000004，而不是 2.4。
• 1.20 - 1.18 結果為0.020000000000000018，而非 0.02。
• 5.1 - 4 結果為 1.0999999999999996，而非 1.1。

但是，在執行整數計算或比較時，例如 5 - 4 和 5.0 - 4.0，Python 使用精確的整數值，分別產生 1 和 1.0 的預期輸出。

要克服這些精確度問題，建議使用 Python 的十進位模組或 NumPy 函式庫中的十進位類型，為浮點計算提供更高的精確度。此外，確保計算涉及數量級相似的數字可以最大限度地減少舍入誤差。

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