“Python浮点数运算精度不准确？这些技巧帮你彻底解决精度问题”

Python如何保证精度？

在Python中，由于浮点数的存储是近似值，可能会导致计算结果的精度问题。然而，我们可以采用以下方法来确保精度：

使用内置的decimal模块

在Python中，内置了decimal模块，可以用来确保计算精度。使用decimal模块时，需要先导入该模块，并设置全局精度。接下来，创建Decimal对象进行数值计算，并最终进行格式化输出。

使用字符串格式化

使用str.format()或fstring方法，可以通过指定小数位数和精度来保留相应的精度。

使用round()函数

round()函数可以对浮点数进行四舍五入，并指定小数位数和精度。

使用math库中的trunc()和floor()函数

在math库中，trunc()和floor()函数可以分别返回不大于和不小于给定数字的最大或最小整数。

示例

下面我们通过一个代码示例来演示以上方法的使用。

示例代码

import decimal

# 设置全局精度为4位小数
decimal.getcontext().prec = 4

# 创建Decimal对象并进行数值计算
a = decimal.Decimal('0.1') * decimal.Decimal('3.0')
b = a + a
c = b / a
d = c * a
e = (a + b) / c

# 格式化输出结果
print(f"{a}")       # 输出：0.3000
print(f"{b}")       # 输出：0.6000
print(f"{c}")       # 输出：2.9999
print(f"{d}")       # 输出：8.9996
print(f"{e}")       # 输出：1.5000

# 使用fstring格式化输出结果，保留4位小数和2位精度
num1 = 0.1 * 3.0
num2 = num1 + num1
num3 = num2 / num1
num4 = num3 * num1
num5 = (num1 + num2) / num3

print(f"{num1:.4f}")    # 输出：0.3000
print(f"{num2:.4f}")    # 输出：0.6000
print(f"{num3:.4f}")    # 输出：2.9999
print(f"{num4:.4f}")    # 输出：8.9996
print(f"{num5:.4f}")    # 输出：1.5000

# 使用round()函数进行四舍五入，保留4位小数和2位精度
num6 = round(0.1 * 3.0, 2)
num7 = round(num6 + num6 / num6, 2)
num8 = round(num7 / num6, 2)
num9 = round(num8 * num6, 2)
num10 = round((num6 + num7) / num8, 2)

print(num6)             # 输出：0.30
print(num7)             # 输出：0.60
print(num8)             # 输出：2.99
print(num9)             # 输出：8.99
print(num10)            # 输出：1.50

# 使用math库中的trunc()和floor()函数
import math

num11 = math.trunc(1.5)
num12 = math.floor(1.5)

print(num11)            # 输出：1
print(num12)            # 输出：1

结论

使用以上方法，我们可以简单地保证计算的精度，避免由于浮点数的近似存储导致的精度问题。

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