Python中为什么print(0.3 == (3 * 0.1))的结果是False?
转换为:
3*0.1 = 0.30000000000000004
为啥捏?
Python中为什么print(0.3 == (3 * 0.1))的结果是False?
重点补习一下搜索技能
谢谢。
就是不知道咋搜啊
IEEE754
老哥担待一下,我也不是大佬,啥都懂,总有知识缺口。
0.3 转换为二进制:
0.3 * 2 = 0.6 -> 0
0.6 * 2 = 1.2 -> 1
0.2 * 2 = 0.4 -> 0
0.4 * 0.2 = 0.8 -> 0
0.8 * 2 = 1.6 -> 1
0.6 * 2 = 1.2 -> 1
如此循环
所以 0.3 对应的二进制数为 0.01001100110011001 ……无限循环下去。
而电脑会把这个无限循环的东西截断为:0.0100110011001100110011001100110011001100110011001101
这个截断以后的二进制再转换回十进制,就变成了 0.30000000000000004
离散数学了解下?
加个 round
IEEE754 实现的浮点就是这样的,有的语言有支持无限精度的浮点数,比如
#!/usr/bin/perl6
# your code goes here
# default is Rat
say 0.333.WHAT;
say 0.2222 - 0.22 - 0.0005;
say 0.2222 - 0.22 - 0.0005 == 0.0017;
# Num is IEEE754 number
say 0.255.Num.WHAT;
say 0.2222.Num - 0.22.Num - 0.0005.Num;
have a try: https://ideone.com/CckupN
永远不要用==去比较浮点数
几位大佬包容下嘛(手动狗头
打个比方:你把一个蛋糕切成三块再拼到一起,它还是一个蛋糕吗?
涉及浮点数判断请使用 round
0.3 == round(3 * 0.1, 2)
十进制的准确值换算成二进制可能就要写无穷多位… 比如 1/10=1/16+1/32+1/256+1/512+…,所以对应二进制就是 0.00011001100110011 …
科班出身真的挺重要的
哥们,我不反驳你,但你这句话对我说真没什么意思。科班不科班出身对一个人确实有不小的影响,但这点影响从长远来看真算不了什么,一个人他 /她行结果就一定不会差,但倘若他 /她不行富二代最终也是个只会吃喝玩的废物。
不少语言这样的
这个跟离散数学有什么关系?
永远不要用浮点数┑( ̄Д  ̄)┍
nice !
不是每个编程语言都这样的。
那是不是如果保留两位就 if int ( 0.3100 )==int ( 30.1*100 ):
这个题~这么搞其实没啥意思啦~类型转换总能带来意想不到的 bug~反正说自己实际应用中能不用就不用~~
从 Java 就被虐过,还好 Java 有 bigdecimal 可以用。
你确定你学过离散数学?这跟离散数学有什么关系??
是的,科班出身不能决定什么,搜索和学习能力可能更重要。楼主还是应该想想为啥自己不知道咋搜呢。这个问题对于大一正常上过 c 语言的人来说应该都遇到过吧,不说知道具体原因,但也知道浮点数精度有限,不能用等于来判断,所以也怪不得大家语气不善了。
不对吧 print 应该返回 None 才对
不同意 最多从概率上来讲 科班出身的懂这个的可能性大
重要的是学不学 而不是在哪里学
Disclaimer: 我是非科班出生
用 numpy.isclose() 或者自己写一个 isclose() 吧
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.0/reference/generated/numpy.isclose.html
RTFM
这两天在看 python 核心编程看到了,是浮点数在计算机中的存储无法精确的问题,了解一下 decimal。我是初学者。
浮点运算请使用 decimal
现在学编程都不用学计算机基础? 
月经贴
基础差,不会百度
没救
戾气都这么重的吗 QAQ~
有知识缺口就去补缺口。
实际上我是不支持有问题就去搜索问题的,
虽然这样解决问题成本低,但是这些碎片化的知识对你的知识体系的构建来说危害是非常大的。
你百度出了结果,知道了浮点表示位数是有限的,但是浮点数为什么有限、浮点数二进制是怎么表示的、浮点数二进制四则运算是怎么进行的你缺完全不知道。只知其然,而不知其所以然。
不用浮点数是不可能的
与内置 math.isclose 函数不同,上述方程式在 a 和 b 中不对称–假定 b 是参考值–因此 isclose ( a,b )可能与 isclose ( b,a )不同。此外,atol 的默认值不为零,用于确定应将哪些较小的值视为接近零。默认值适用于阶数为 1 的期望值:如果期望值明显小于 1,则可能导致误报。 应该仔细选择 atol 作为手边的用例。如果 a 或 b 为 atol 的零值将导致 False 是零。


