为啥 Python 3 字符串函数似乎会降低浮点数的精度?
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【中文标题】为啥 Python 3 字符串函数似乎会降低浮点数的精度?【英文标题】:Why does the Python 3 string function appear to reduce precision of float?为什么 Python 3 字符串函数似乎会降低浮点数的精度? 【发布时间】:2018-12-12 19:29:57 【问题描述】:在 Ubuntu 18 上的 Python (3.6.7) 交互式 shell 中,两者都
>>> n = str(3.140000000000000124344978758017532527446746826171875)
>>> print(n)
和
>>> print(3.140000000000000124344978758017532527446746826171875)
产量3.14
。而
>>> print('3.140000000000000124344978758017532527446746826171875')
收益3.140000000000000124344978758017532527446746826171875
这是为什么?
注意;我不是在问为什么浮点数会丢失精度,而是具体来说,为什么 str(n)
和 'n'
(引号)的使用与 print()
的行为不同。
【问题讨论】:
很少有人愿意在print(3.14)
看到3.140000000000000124344978758017532527446746826171875
。
前两个是将数字转换为字符串,但第三个不涉及任何转换,只是按原样打印字符串
github.com/python/cpython/blob/master/Objects/floatobject.c
相关:***.com/questions/24187684/…
“为什么使用 str(n) 和 'n' (引号) 的行为不同” - 它们的行为不应该相同。 str
不应该等同于在表达式周围加上引号。举个超级简单的例子,看看你写的字——你不会期望str(n)
是'n'
,除非你指定了n='n'
,对吗?
【参考方案1】:
在情况 1 和 2 中,您操作的是浮动对象
f = 3.140000000000000124344978758017532527446746826171875
# In case 1
print(str(f))
# In case 2
print(f)
而str(f)
将float对象转换为字符串,print(f)
表示print(repr(f))
,repr(f)
也将float对象转换为字符串。
在情况 3 中,您操作的是一个包含 53 个字符的字符串对象,
将浮点对象转换为字符串时发生了什么?
str(f)
和repr(f)
调用同一个函数float_repr。
在函数float_repr
中,如果没有指定精度参数,浮点对象将被转换为双精度浮点格式的字符串。
双精度浮点格式提供 15 到 17 位有效十进制数字的精度。
所以在这种情况下,有效十进制数字精度为 16,3.140000000000000124344978758017532527446746826171875
将转换为 3.140000000000000
。
一个更清楚的例子:
>>> str(3.140000000000000123)
'3.14'
>>> str(3.14000000000000123)
'3.140000000000001'
>>> print(3.14000000000000123)
3.140000000000001
【讨论】:
以上是关于为啥 Python 3 字符串函数似乎会降低浮点数的精度?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章