問題

你需要對(duì)浮點(diǎn)數(shù)執(zhí)行精確的計(jì)算操作，并且不希望有任何小誤差的出現(xiàn)。

解決方案

浮點(diǎn)數(shù)的一個(gè)普遍問題是它們并不能精確的表示十進(jìn)制數(shù)。 并且，即使是最簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)運(yùn)算也會(huì)產(chǎn)生小的誤差，比如：

>>> a = 4.2>>> b = 2.1>>> a + b6.300000000000001>>> (a + b) == 6.3False>>>

這些錯(cuò)誤是由底層CPU和IEEE 754標(biāo)準(zhǔn)通過自己的浮點(diǎn)單位去執(zhí)行算術(shù)時(shí)的特征。 由于Python的浮點(diǎn)數(shù)據(jù)類型使用底層表示存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，因此你沒辦法去避免這樣的誤差。

如果你想更加精確(并能容忍一定的性能損耗)，你可以使用 decimal 模塊：

>>> from decimal import Decimal>>> a = Decimal(’4.2’)>>> b = Decimal(’2.1’)>>> a + bDecimal(’6.3’)>>> print(a + b)6.3>>> (a + b) == Decimal(’6.3’)True

初看起來，上面的代碼好像有點(diǎn)奇怪，比如我們用字符串來表示數(shù)字。 然而， Decimal 對(duì)象會(huì)像普通浮點(diǎn)數(shù)一樣的工作(支持所有的常用數(shù)學(xué)運(yùn)算)。 如果你打印它們或者在字符串格式化函數(shù)中使用它們，看起來跟普通數(shù)字沒什么兩樣。

decimal 模塊的一個(gè)主要特征是允許你控制計(jì)算的每一方面，包括數(shù)字位數(shù)和四舍五入運(yùn)算。 為了這樣做，你先得創(chuàng)建一個(gè)本地上下文并更改它的設(shè)置，比如：

>>> from decimal import localcontext>>> a = Decimal(’1.3’)>>> b = Decimal(’1.7’)>>> print(a / b)0.7647058823529411764705882353>>> with localcontext() as ctx:... ctx.prec = 3... print(a / b)...0.765>>> with localcontext() as ctx:... ctx.prec = 50... print(a / b)...0.76470588235294117647058823529411764705882352941176>>>

討論

decimal 模塊實(shí)現(xiàn)了IBM的”通用小數(shù)運(yùn)算規(guī)范”。不用說，有很多的配置選項(xiàng)這本書沒有提到。

Python新手會(huì)傾向于使用 decimal 模塊來處理浮點(diǎn)數(shù)的精確運(yùn)算。 然而，先理解你的應(yīng)用程序目的是非常重要的。 如果你是在做科學(xué)計(jì)算或工程領(lǐng)域的計(jì)算、電腦繪圖，或者是科學(xué)領(lǐng)域的大多數(shù)運(yùn)算， 那么使用普通的浮點(diǎn)類型是比較普遍的做法。 其中一個(gè)原因是，在真實(shí)世界中很少會(huì)要求精確到普通浮點(diǎn)數(shù)能提供的17位精度。 因此，計(jì)算過程中的那么一點(diǎn)點(diǎn)的誤差是被允許的。 第二點(diǎn)就是，原生的浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算要快的多-有時(shí)候你在執(zhí)行大量運(yùn)算的時(shí)候速度也是非常重要的。

即便如此，你卻不能完全忽略誤差。數(shù)學(xué)家花了大量時(shí)間去研究各類算法，有些處理誤差會(huì)比其他方法更好。 你也得注意下減法刪除以及大數(shù)和小數(shù)的加分運(yùn)算所帶來的影響。比如：

>>> nums = [1.23e+18, 1, -1.23e+18]>>> sum(nums) # Notice how 1 disappears0.0>>>

上面的錯(cuò)誤可以利用 math.fsum() 所提供的更精確計(jì)算能力來解決：

>>> import math>>> math.fsum(nums)1.0>>>

然而，對(duì)于其他的算法，你應(yīng)該仔細(xì)研究它并理解它的誤差產(chǎn)生來源。

總的來說， decimal 模塊主要用在涉及到金融的領(lǐng)域。 在這類程序中，哪怕是一點(diǎn)小小的誤差在計(jì)算過程中蔓延都是不允許的。 因此， decimal 模塊為解決這類問題提供了方法。 當(dāng)Python和數(shù)據(jù)庫(kù)打交道的時(shí)候也通常會(huì)遇到 Decimal 對(duì)象，并且，通常也是在處理金融數(shù)據(jù)的時(shí)候。

以上就是Python如何執(zhí)行精確的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python執(zhí)行精確的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算的資料請(qǐng)關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章！