python float浮点数

python float浮点数

什么是浮点数

在计算机科学中，浮点数是一种用于表示实数的近似值的数据类型。浮点数通常由两部分组成：尾数和指数。尾数可以是任意长度的二进制小数，指数表示了小数点的位置。浮点数可以表示很大或很小的数，以及小数。

在Python中，浮点数可以使用float类型来表示。在Python中，浮点数的精度是有限的，通常是15到16位有效数字。由于浮点数是近似值，可能存在精度损失的情况。

创建浮点数变量

在Python中，可以直接将一个数值赋值给一个变量来创建一个浮点数变量。例如：

num1 = 3.14
num2 = 2.0

在上面的示例中，num1和num2分别被赋值为浮点数3.14和2.0。

浮点数运算

浮点数可以进行各种数学运算，包括加减乘除等。下面是一些浮点数的运算示例：

# 加法
result1 = 3.14 + 2.0
# 减法
result2 = 3.14 - 2.0
# 乘法
result3 = 3.14 * 2.0
# 除法
result4 = 3.14 / 2.0

运行以上代码，可以得到result1为5.14，result2为1.14，result3为6.28，result4为1.57。

浮点数表示范围

浮点数在计算机中是有限精度的，因此存在表示范围的限制。在Python中，可以使用sys.float_info来查看浮点数的范围。例如：

import sys
print(sys.float_info)

运行以上代码，可以得到如下输出：

sys.float_info(max=1.7976931348623157e+308, max_exp=1024, max_10_exp=308, min=2.2250738585072014e-308, min_exp=-1021, min_10_exp=-307, dig=15, mant_dig=53, epsilon=2.220446049250313e-16, radix=2, rounds=1)

从输出可以看出，Python中浮点数的最大值为1.7976931348623157e+308，最小值为2.2250738585072014e-308。

浮点数精度问题

由于浮点数是近似值，可能存在精度问题。在进行浮点数运算时，可能会出现小数点后位数不准确的情况。例如：

0.1 + 0.2

如果运行上面的代码，得到的结果可能是0.30000000000000004，而不是0.3。这是因为计算机在处理浮点数时会有精度误差，导致结果不是完全准确的。

浮点数比较

由于浮点数存在精度问题，不能直接使用==来比较两个浮点数是否相等。应使用math.isclose()函数来比较浮点数是否接近。例如：

import math

num1 = 0.1 + 0.2
num2 = 0.3

if math.isclose(num1, num2):
    print("两个浮点数相等")
else:
    print("两个浮点数不相等")

运行以上代码，可以得到输出为”两个浮点数相等”。

总结

浮点数是计算机中用于表示实数的近似值的数据类型。在Python中，浮点数可以使用float类型来表示，可以进行各种数学运算。然而，浮点数存在精度问题，可能导致结果不够准确，因此要注意在比较浮点数时使用math.isclose()函数。