为什么 Python 的浮点数学有时会产生意想不到的结果？

Python 浮点数学精度问题

Python 中的浮点运算（如提供的代码片段中所示）可能会导致混乱由于精度有限而得出的结果。存储在浮点变量中的值并不总是它们想要表示的数字的精确表示。

这种现象不是 Python 中的错误，而是浮点运算的基本限制。浮点数使用有限位数存储，这限制了它们可以准确表示的有效位数。当计算涉及无法在这些限制内精确表示的数字时，就会出现舍入错误。

在提供的示例中：

• 4.2 - 1.8 结果为 2.4000000000000004，而不是 2.4。
• 1.20 - 1.18 结果为0.020000000000000018，而不是 0.02。
• 5.1 - 4 结果为 1.0999999999999996，而不是 1.1。

但是，在执行整数计算或比较时，例如 5 - 4 和 5.0 - 4.0，Python 使用精确的整数值，分别产生 1 和 1.0 的预期输出。

要克服这些精度问题，建议使用 Python 的十进制模块或 NumPy 库中的十进制类型，为浮点计算提供更高的精度。此外，确保计算涉及数量级相似的数字可以最大限度地减少舍入误差。

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