Python（十四）数据类型——浮点型

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专栏目标：本专栏的目标是帮助我自己记忆、方便回顾所学知识以及帮助其他想学习python的小伙伴掌握Python编程语言的基本概念和技巧，并逐步提高我们的编程能力。通过这个专栏，我们将学会如何编写Python代码，理解各种数据类型、控制结构和函数，掌握常用的Python模块和库，以及应用Python解决实际问题。

⭐️ 专栏主要内容： 主要学习python的开发环境搭建；Python的基础知识，包括变量、数据类型、条件语句和循环等；python的数据结构和算法；python的函数和模块；python的文件处理等。
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在 Python 中，浮点数是一种用于表示带有小数部分的数值的数据类型。浮点数类型在科学计算、数据分析等领域中具有重要的作用。本文将详细介绍 Python 的浮点数类型，包括英文全称、简称、浮点数的组成、使用方法、输出和类型等内容。除此之外，另外讨论下浮点数类型存在的数值存储不精确性的问题，并提供解决方法（个人看法）。

1. 英文全称和简称：

• 全称：Floating Point Number
• 简称：float

2. 浮点数的组成：
   浮点数由整数部分和小数部分组成，两者之间使用小数点（点号）分隔。浮点数可以表示带有小数部分的数值，允许使用科学计数法表示非常大或非常小的数。

   示例代码：

   num1 = 3.14
   num2 = 2.71828
   
   print(num1)  # 输出结果为 3.14
   print(num2)  # 输出结果为 2.71828
   

参考链接：

• Python 浮点数类型

3. 浮点数的使用：
   在 Python 中，我们可以直接使用浮点数进行各种数学运算和操作。浮点数可以与整数进行混合运算，结果也会是浮点数。

   示例代码：

   num1 = 3.14
   num2 = 2
   
   result = num1 + num2
   print(result)       # 输出结果为 5.14
   print(type(result)) # 输出结果为 
   

参考链接：

• Python 浮点数类型

4. 浮点数的精确性问题和解决方法：

浮点数在计算机中以二进制形式存储，由于二进制无法准确表示某些十进制小数，可能会导致浮点数的精确性问题。为解决这个问题，Python 提供了 decimal 模块，用于高精度的十进制计算。

以下例子可以演示出浮点数的精度问题：

num1 = 0.1
num2 = 0.2
result = num1 + num2
print(result)  # 输出结果为 0.30000000000000004

在上述示例中，我们期望的结果是 0.3，但实际上，由于浮点数的存储方式是二进制，在进行计算时可能会引入一些微小的误差。因此，最终的计算结果会略微偏离预期的精确值。

这是由于计算机内部的二进制表示方式导致的问题，其中某些十进制小数无法完全准确地表示为二进制小数。这种误差通常被称为浮点数舍入误差（rounding error）。

为了解决这个问题，可以使用 decimal 模块中的 Decimal 类进行高精度的十进制计算，以避免浮点数的精度问题。下面是使用 Decimal 类解决精度问题的示例：

from decimal import Decimal

num1 = Decimal('0.1')
num2 = Decimal('0.2')
result = num1 + num2
print(result)  # 输出结果为 0.3

在上述示例中，我们通过将数值以字符串形式传递给 Decimal 类来创建精确的十进制数对象。使用 Decimal 类进行计算时，可以得到预期的精确结果。

通过以上示例，我们可以看到浮点数存在精度问题，但使用 decimal 模块中的 Decimal 类可以提供高精度的计算，避免了浮点数的舍入误差。

参考链接：

• Python decimal 模块

以上详细地介绍 Python 中浮点数类型的定义、特点、使用方法以及存在的精确性问题和解决方法。且参考链接提供了官方文档中关于浮点数类型和 decimal 模块的更多细节和示例。