Python浮点数(小数)运算误差的原因和解决办法

摘要:
例如,当财务部门要求高数据准确性时,有时这是值得的。

原因解释:
浮点数(小数)在计算机中实际是以二进制存储的,并不精确。
比如0.1是十进制,转换为二进制后就是一个无限循环的数:
0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100
python是以双精度(64bit)来保存浮点数的,后面多余的会被砍掉,所以在电脑上实际保存的已经小于0.1的值了,后面拿来参与运算就产生了误差。

解决办法:
使用decimal库
from decimal import *
a = Decimal('4.2')
b = Decimal('2.1')
c = a * b

当精度提升的同时,也必然牺牲性能。有时候是值得的,比如在财务对数据精度要求比较高的情况下。

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