浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度,可以考虑使用numpy扩展库。

Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。

关于单精度和双精度的通俗解释:

单精度型和双精度型,其类型说明符为float 单精度说明符,double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节(32位)内存空间,其数值范围为3.4E-38~3.4E+38,只能提供七位有效数字。双精度型占8 个字节(64位)内存空间,其数值范围为1.7E-308~1.7E+308,可提供16位有效数字。

要求超过17位的精度分析

python默认的是17位小数的精度,但是这里有一个问题,就是当我们的计算需要使用更高的精度(超过17位小数)的时候该怎么做呢?

1. 使用格式化(不推荐)>>> a = "%.30f" % (1/3)

>>> a

'0.333333333333333314829616256247'

可以显示,但是不准确,后面的数字往往没有意义。

2. 高精度使用decimal模块,配合getcontext>>> from decimal import *

>>> print(getcontext())

Context(prec=28, rounding=ROUND_HALF_EVEN, Emin=-999999, Emax=999999, capitals=1, clamp=0, flags=[], traps=[InvalidOperation, DivisionByZero, Overflow])

>>> getcontext().prec = 50

>>> b = Decimal(1)/Decimal(3)

>>> b

Decimal('0.33333333333333333333333333333333333333333333333333')

>>> c = Decimal(1)/Decimal(17)

>>> c

Decimal('0.058823529411764705882352941176470588235294117647059')

>>> float(c)

0.058823529411764705

默认的context的精度是28位,可以设置为50位甚至更高,都可以。这样在分析复杂的浮点数的时候,可以有更高的自己可以控制的精度。其实可以留意下context里面的这rounding=ROUND_HALF_EVEN 参数。ROUND_HALF_EVEN, 当half的时候,靠近even.

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