实例讲解Python中浮点型的基本内容

基本知识

在Python中，浮点数是指“带小数点的数字”，例如2.0、3.14等。Python中的浮点数是可变精度的，即表示的精度不会有限制，但这也使得它的精度受限于所占用的内存。

Python中浮点数的表示方法与科学计数法类似，采用“尾数×基数的指数幂”的形式，即：

0.618 × 10 ^ 2

其中，0.618为尾数，10为基数，2为指数幂。

浮点数的运算

Python中的浮点数运算与其他语言类似，包括四则运算、取余等。需要注意的是，在进行浮点数运算时，会产生舍入误差。

例如，我们尝试计算1.03-0.42：

>>> 1.03-0.42
0.6100000000000001

可以看到，计算结果与我们预期的0.61略有偏差。这是由于浮点数的二进制表示方式导致的，因为有些十进制小数在二进制下无法完全准确地表示。

为了避免这种误差，在需要精确计算时，可以使用Decimal模块进行计算。

示例说明

示例1：浮点数的精度

我们可以通过以下代码来查看浮点数的精度限制：

>>> import sys
>>> sys.float_info
sys.floatinfo(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)

其中，sys.float_info包含了浮点数的一些属性信息，例如最大值、最小值、精度等。

示例2：浮点数的相等比较

由于浮点数的精度限制，不能简单地使用“==”运算符比较两个浮点数是否相等。以下是两个示例代码：

>>> a = 0.1 + 0.1 + 0.1
>>> b = 0.3
>>> a == b
False

>>> abs(a - b) < 1e-10
True

可以看到，当使用“==”比较时结果为False，但当使用较小的精度限制时，结果为True。

结论

本文介绍了Python中浮点数的基本知识，包括其表示方法、运算规则和精度限制等。在使用浮点数时，需要注意浮点数的精度限制和舍入误差问题。