Python浮点数的比较

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问题

原因

解决

参考

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问题

你是否遇到过这样的问题：

然后你开始怀疑人生，究竟是数学老师骗了我，还是计算机骗了我。

答案是，没人骗你，甚至你的数学老师都不曾记得你。

原因

之所以出现这种让人摸不着头脑的问题，是因为人类使用数字的习惯和计算机存储处理数字的方式不同。

“0.1”是十进制数字，计算机存储浮点数要将十进制转为二进制。而在十进制位数有限的数字，转为二进制时，就未必还是有限数字。

同时，因为计算机的存储空间有限，对于无限数字只能近似存储，也就出现了开头的问题。

解决

那该如何避免浮点数进行比较时出现这种状况呢？答案是，不要比较。如何避免买到假货，答案是不要买。这话说的不讲道理，但却无法反驳。

其实说不要比较，是不要用等号去比较，可以换种方式：

 isclose函数会根据数字大小，计算一个relative tolerance（相对误差，博主译，未必准确，请自行理解），如果二者之间的距离（差的绝对值）小于relative tolerance，则返回结果为True。

你也可以自定义相对误差数值：

 之后，需要用等号比较浮点数的地方，都可以用isclose替代。

当然还有其他替代方式，比如numpy中的allclose等等。这些方式虽然都是近似，但在非精密计算下，完全可以满足我们的需求。

参考

The Right Way to Compare Floats in Python （收录于Pycoder's Weekly #518 March 29, 2022）