[问题]关于Python除法的问题

IEEE 754标准的浮点数永远都不是精确的。cast到int肯定会截断小数部分，用round(17/0.17, 0)才能得到正确结果。

按理说都是小于实际结果，为毛这个最后出来个1 >>> 173/0.173 1000.0000000000001 【 在 novagforce 的大作中提到: 】 : IEEE 754标准的浮点数永远都不是精确的。cast到int肯定会截断小数部分，用round(17/0.17, 0)才能得到正确结果。

Python的除法有两种/和// /的话结果是浮点数 //的话是取整 发自「贵邮」

【 在 novagforce 的大作中提到: 】 : IEEE 754标准的浮点数永远都不是精确的。cast到int肯定会截断小数部分，用round(17/0.17, 0)才能得到正确结果。 确切地说，IEEE 754浮点数并不能精确地表示所有的数。double型能表示的是52位二进制浮点小数。凡是它能表示的数，都是精确的。比如1, 0.5, 0.25, 0.75都能精确表示。但0.17不可以精确地表示。

【 在 forienlauo 的大作中提到: 】 : 按理说都是小于实际结果，为毛这个最后出来个1 : >>> 173/0.173 : 1000.0000000000001 : ................... 不一定。IEEE754不能表示所有的数。如果某个数不能表示（比如十进制小数0.173），转换的时候一般按“舍入到最接近的能表示的数”的方法转换，这就使得转换后，有可能比想要的数还要大，也可能比想要的数小。而且，这是除法运算。除数小了，结果大，并不奇怪。

这样的话..想得到正确结果，只能自己设定一个精度，然后把再结果四舍五入了么.. 【 在 nuanyangyang 的大作中提到: 】 : 不一定。IEEE754不能表示所有的数。如果某个数不能表示（比如十进制小数0.173），转换的时候一般按“舍入到最接近的能表示的数”的方法转换，这就使得转换后，有可能比想要的数还要大，也可能比想要的数小。而且，这是除法运算。除数小了，结果大，并不奇怪。

【 在 WindSword 的大作中提到: 】 : 这样的话..想得到正确结果，只能自己设定一个精度，然后把再结果四舍五入了么.. : 看你怎么定义“正确”了。如果做图像处理，尤其是游戏的话，在快速变化的画面面前，每个像素的颜色有那么一点点不正确，人是看不出来的，所以这种应用对精度要求非常低。这也是为什么显卡的GPU更擅长处理单精度浮点数而不是双精度。 但是，科学计算的话，就要看具体的精度要求了。 最严格的应该是涉及钱的计算了。这种应用一般要求一点点都不能错。用IEEE754浮点数来表示钱的数额，是个很馊的主意。这种情况下可以用高精度整数、小数的库来做。比如这个python-money库：https://github.com/carlospalol/money

【 在 WindSword 的大作中提到: 】 : 这样的话..想得到正确结果，只能自己设定一个精度，然后把再结果四舍五入了么.. : 还有标准库里的decimal模块：高精度十进制小数：https://docs.python.org/3/library/decimal.html

懂了懂了，是0.173变小了，，，第一次被nuanyangyang宠幸好激动 【 在 nuanyangyang 的大作中提到: 】 : 不一定。IEEE754不能表示所有的数。如果某个数不能表示（比如十进制小数0.173），转换的时候一般按“舍入到最接近的能表示的数”的方法转换，这就使得转换后，有可能比想要的数还要大，也可能比想要的数小。而且，这是除法运算。除数小了，结果大，并不奇怪。