浮点任意精度是否可用？

您可以尝试使用 Decimal 而不是浮点。

Python 没有内置的任意精度浮点数，但有使用 GMP 的第三方 Python 包：gmpy 和 PyGMP。

在标准库中，decimal 模块可能就是您要查找的模块。此外，我发现 mpmath 非常有帮助。文档中还有很多很好的例子（不幸的是，我的办公室电脑没有安装;否则我会验证一些例子并发布它们）。mpmath

不过，关于 decimal 模块的一个警告。该模块包含几个用于简单数学运算的内置函数（例如），但这些函数的结果可能并不总是与更高精度的相应函数或其他模块匹配（尽管它们可能更准确）。例如sqrtmath

from decimal import *
import math

getcontext().prec = 30
num = Decimal(1) / Decimal(7)

print("   math.sqrt: {0}".format(Decimal(math.sqrt(num))))
print("decimal.sqrt: {0}".format(num.sqrt()))

在 Python 3.2.3 中，这将输出前两行

   math.sqrt: 0.37796447300922719758631274089566431939601898193359375
decimal.sqrt: 0.377964473009227227214516536234
actual value: 0.3779644730092272272145165362341800608157513118689214

如前所述，这并不完全是您所期望的，您可以看到精度越高，结果匹配度越低。请注意，在此示例中，该模块确实具有更高的准确性，因为它与实际值更接近。decimal

对于这个特殊的问题，是一个很好的方法，因为它将十进制数字存储为元组！decimal

>>> a = decimal.Decimal(9999999998)
>>> a.as_tuple()
DecimalTuple(sign=0, digits=(9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 8), exponent=0)

由于您正在寻找以十进制表示法最自然地表示的属性，因此使用二进制表示形式有点愚蠢。您链接到的维基百科页面没有指出在“移植数字”开始之前可能出现多少个“非嫁接数字”，因此您可以指定：

>>> def isGrafting(dec, max_offset=5):
...     dec_digits = dec.as_tuple().digits
...     sqrt_digits = dec.sqrt().as_tuple().digits
...     windows = [sqrt_digits[o:o + len(dec_digits)] for o in range(max_offset)]
...     return dec_digits in windows
... 
>>> isGrafting(decimal.Decimal(9999999998))
True
>>> isGrafting(decimal.Decimal(77))
True

我认为结果很有可能更准确，至少在这方面，因为二进制表示和十进制表示之间的转换。例如，请考虑以下几点：Decimal.sqrt()math.sqrt()

>>> num = decimal.Decimal(1) / decimal.Decimal(7)
>>> decimal.Decimal(math.sqrt(num) ** 2) * 7
Decimal('0.9999999999999997501998194593')
>>> decimal.Decimal(num.sqrt() ** 2) * 7
Decimal('1.000000000000000000000000000')

使用 ，（这里有一个更清晰的例子）：decimal

>>> 2.3-2.2
0.09999999999999964
>>> from decimal import Decimal
>>> Decimal('2.3')-Decimal('2.2')
Decimal('0.1')
>>> float(Decimal('2.3')-Decimal('2.2'))
0.1
>>>