嗨，大家好，歡迎來到我的python教程專欄！今天我們要講的是Python中乙個非常有趣的話題——浮點運算。在我們的日常編碼中，我們可能會遇到一些令人煩惱的浮點運算，讓我們一起揭開這個謎團的神秘面紗吧！
問題的本質：十進位與二進位
首先，讓我們了解浮點數在計算機中是如何表示的。 在硬體級別，浮點數表示為基於 2 的二進位分數。 這意味著某些十進位小數可能無法準確地表示為二進位分數。 例如，十進位 01 是二進位中的無限迴圈分數。 因此，我們在機器中儲存的是近似值，而不是真正的十進位小數。
下面是乙個示例
例如，我們都知道小數點 1 3 無法準確表示，我們只能將其寫下來。 333，但永遠不能寫出正好等於 1 3 的小數點後一位。 再次，01 二進位計算機儲存的是近似值，而不是精確值。
print(0.1 + 0.1 + 0.1 == 0.3） 這將返回 false
輸出
false
小數點顯示問題
為了方便顯示，Python 通常會對浮點數的顯示值進行四捨五入。 因此，我們看到的值與我們實際儲存的值之間可能略有不同。
匯入數學模組。
import math
定義浮點數。
num = 0.1
列印實際儲存的二進位近似值。
print(num)
使用格式化字串顯示 40 位有效數字。
formatted_num = format(num, '.40g')
print(formatted_num)
列印 num 的真實值。
print(repr(num))
輸出
如何處理？
為了更好地控制浮點數的輸出，我們可以使用格式化的字串來控制有效數字的顯示：
方法 1
匯入數學模組。
import math
formatted_num = format(math.pi, '.12g'） 顯示 12 位有效數字。
print(formatted_num)
輸出'3.14159265359'
輸出
或
方法二
匯入數學模組。
import math
print(''.format(math.pi））顯示兩個小數位。
輸出'3.14'
輸出
總結
浮點問題並非 Python 所獨有，它存在於所有支援硬體浮點運算的語言中。 對於絕大多數日常應用，浮點運算的誤差對最終結果沒有太大影響。 但是，在某些精度至關重要的場景中，我們可能需要使用其他方法，例如使用字串格式，或者考慮使用支援高精度操作的庫。
最後，不要被浮點運算問題害怕只要我們有意識地處理它，並使用適當的方法，我們仍然可以得到我們想要的結果。 希望這篇文章對您有所幫助！
如果您對此主題有更多疑問，或者您還有什麼想知道的，請在評論中告訴我感謝大家的支援，我們下次再見！