理解Float 和Double 之間的區別
在深入研究程式設計領域時，您可能會遇到兩種不同的資料類型，通常用於表示浮點數：float 和double。乍一看，它們似乎可以互換，提供相同的結果。然而，仔細檢查就會發現精度有顯著差異。
雙精確度：雙倍精準度
顧名思義，雙精確度數的精確度是浮點數的兩倍。這種差異轉化為計算過程中保留的小數位數更多。具體來說，雙精度數提供 15 位小數位精度，而浮點型僅提供 7 位。
精度損失的影響
浮點數精度降低可能導致更大的截斷多次計算中累積的錯誤。考慮以下範例：
a = 1.f / 81 # f suffix denotes a float
b = 0
for i in range(729):
b += a
print(f"{b:.7g}") # prints 9.000023相反，使用雙精度：
a = 1.0 / 81 # no suffix denotes a double
b = 0
for i in range(729):
b += a
print(f"{b:.15g}") # prints 8.99999999999996正如您所觀察到的，雙精度保留了更高的精度，從而得到更準確的總和。
範圍與限制
另一個顯著差異在於最大每種資料型別可以表示的值。 float 的最大值約為 3e38，而 double 可以處理高達 1.7e308 的值。因此，在處理大數時，使用浮點數會增加遇到「無限大」的可能性。
超越浮點數和雙精確度
在雙精確度也證明不夠的情況下，長double 可以提供更高的精準度。然而，值得注意的是，所有浮點類型都會出現舍入誤差。對於要求極高精度的應用程式（例如金融計算），建議使用整數資料類型或專門的分數類別。
求和問題
累積大量浮點數時 -點數時，請避免使用 = 運算符，因為它會導致錯誤快速累積。相反，請考慮使用 fsum（在 Python 中）或實作 Kahan 求和演算法來減輕這種影響。
以上是浮點型與雙精度型：精準度在程式設計什麼時候很重要？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
