Python 浮点精度：为什么 Python 的数学看起来是错误的
在编程领域，了解计算机如何处理数学计算至关重要。虽然 Python 提供了一种执行数值计算的便捷方法，但其浮点数学中的某些怪癖可能会导致令人困惑的结果。
具体来说，用户可能会遇到十进制值之间的减法或除法运算会产生意外结果的情况，并且轻微的结果。不准确之处。这种现象源于计算机表示浮点数的内在局限性。
计算机采用二进制表示系统，其中数字使用 0 和 1 的序列表示。然而，某些十进制值无法用二进制格式精确表示。因此，计算机使用 IEEE 754 标准将十进制数存储为近似值。
例如，将 0.1 表示为二进制分数涉及无限多个数字。因此，计算机使用的位数有限，导致近似值与实际值略有不同。
这种近似值可能会导致数学运算中出现轻微的错误。例如，理想情况下，从 4.2 减去 1.8 应该得到 2.4。然而，计算机对这些值的近似值略有不同，导致 Python 输出 2.4000000000000004。
要解决这些近似值，考虑计算的上下文至关重要。如果绝对精度至关重要，则可能需要提供更准确表示的替代数据类型或库。然而，对于大多数应用程序来说，浮点数学引入的误差可以忽略不计，不会造成重大问题。
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