将较大的 int 值转换为浮点数，不向上舍入 [duplicate]-解网

问：

这个问题在这里已经有答案了：

为什么IEEE754精度格式只能精确到 15 位？（1 个答案）

浮点数学坏了吗？（34 个答案）

5个月前关闭。

今天我发现将 int 转换为浮点具有非常有趣的精度和舍入规则。我有几个数字给了我意想不到的结果：

float(1641016854000000000) -> 1.641016854e+18 (as expected)
float(1641016854000000100) -> 1.641016854e+18 (expected 1.6410168540000001e18)
float(1641016854000000200) -> 1.6410168540000003e+18 (expected 1.6410168540000002e+18)
float(1641016854000000300) -> 1.6410168540000003e+18 (as expected)
float(1641016854000000400) -> 1.6410168540000005e+18 (expected 1.6410168540000004e+18)

所以我的问题是：

如何防止值四舍五入？
如何获得预期的结果而不是我现在拥有的结果？

Python 浮点舍入精度科学记数法

评论

0赞 Scott Hunter 6/30/2023

floats 只有这么高的精度;如果需要更多，请使用其他类型。

0赞 TheDeafOne 6/30/2023

这回答了你的问题吗？在 Python 中提高浮点精度

0赞 CtrlZ 6/30/2023

StackOverflow 充满了关于 float 限制（如果他们认为是这样）的信息。如果您需要更高的精度，请考虑： docs.python.org/3/library/decimal.html

0赞 Elias 6/30/2023

这是 python 的另一篇很好的文章：浮点算术：问题和限制。

1赞 STerliakov 6/30/2023

你根本无法在精度内表示。还记得指数和基数都是二进制数吗？尝试这个答案中的函数：在您的数字中，改变值（手动加/减）并返回。这应该解释为什么只有和生成，而不是 .1.6410168540000003e-18floatfloat2bin0b1bin2float...2...4...3

答：

1赞 TheDeafOne 6/30/2023 #1

与大多数语言一样，Python 的默认浮点类型只能如此精确以节省内存。这就是为什么在处理极其精确的数字时会出现浮点错误的原因。避免这种情况的一个好方法是使用 python 的 decimal 库。

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