理解 Float 和 Double 之间的区别
在深入研究编程领域时，您可能会遇到两种不同的数据类型，通常用于表示浮点数：float 和 double。乍一看，它们似乎可以互换，提供相同的结果。然而，仔细检查就会发现精度存在显着差异。
双精度：双倍精度
顾名思义，双精度数的精度是浮点数的两倍。这种差异转化为计算过程中保留的小数位数更多。具体来说，双精度数提供 15 位小数位精度，而浮点型仅提供 7 位。
精度损失的影响
浮点数精度降低可能导致更大的截断多次计算中累积的错误。考虑以下示例：
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，使用双精度：
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正如您所观察到的，双精度保留了更高的精度，从而得到更准确的总和。
范围和限制
另一个显着差异在于最大每种数据类型可以表示的值。 float 的最大值约为 3e38，而 double 可以处理高达 1.7e308 的值。因此，在处理大数时，使用浮点数会增加遇到“无穷大”的可能性。
超越浮点数和双精度
在双精度也证明不够的情况下，长double 可以提供更高的精度。然而，值得注意的是，所有浮点类型都会出现舍入误差。对于要求极高精度的应用程序（例如金融计算），建议使用整数数据类型或专门的分数类。
求和问题
累加大量浮点数时 -点数时，请避免使用 = 运算符，因为它会导致错误快速累积。相反，请考虑使用 fsum（在 Python 中）或实现 Kahan 求和算法来减轻这种影响。
以上是浮点型与双精度型：精度在编程中什么时候很重要？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
