导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于python浮点数多少位的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
python的浮点数运算是不是精度有问题阿
再计算机的硬件中，浮点数以二进制小数表示。比如小数
[python] view plain copy
0.125
可看做1/10+2/100+5/1000，同样的方式二进制小数
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0.001
可看做0/2+0/4+1/8。
这两个小数实际的值是相同的，唯一的不同是0.125是十进制表示，0.001是二进制表示。可是不幸的是，多数的十进制小数不能用二进制小数准确的表示。通常，你输入的十进制浮点数只能由存储在机器中的二进制浮点数近似表示。无论你使用多少位二进制数字，十进制的0.1都不能准确的由二进制小数表示，其是无限重复的小数
[python] view plain copy
0.0001100110011001100110011001100110011001100110011...
在一个运行python的典型计算机中，一个浮点数具有53位的精度，所以十进制的0.1在内部会以如下形式存储
[python] view plain copy
0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011010
实际中，我们很容易忘记存储的数据是原始十进制的的近似表示。Python只会显示出以二进制形式存储再计算机中的真正十进制数的近似数。如
[python] view plain copy
0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625
其中的多数位数都不会被人使用到，所以python只显示它的四舍五入后的值
[python] view plain copy
0.1
在实际中有很多这样的例子可以说明：
[python] view plain copy
0.1 + 0.2
0.30000000000000004
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round(2.675, 2)
2.67
可以使用decimal模块，可以看到准确的浮点数的值。
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from decimal import Decimal
Decimal(2.675)
Decimal('2.67499999999999982236431605997495353221893310546875')
python中浮点数的处理
主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的，有些数不精确。
0.1 是十进制，转化为二进制后它是个无限循环的数：
0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100。。。。。
而python是以双精度（64）位来保存浮点数，多余的位会被截掉，所以看到的是0.1，但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1，参与运算后，也就有可能有点点误 差。
有些小数转化为二进制后是有理数且在64位内，所以在计算机上保存的也是精确的，这些小数参与运算后结果一般会是很精确的，不会出现你说的情况。
浮点数很复杂，这些也是我以前查资料时的一点记录，你可以自己去GOOGLE看看。
python 双精度浮点数用什么表示
Python原生浮点数类型只有一种，叫float，大小为24个字节（我这里Python3.6是这样，别的版本不清楚），本身就是双精度（你打个特别长的小数，最后它会给你截止到15-16位有效数字，这是双精度浮点数的典型特征），不论你是多短的浮点数都是如此
Python和别的语言不一样，每个变量都是对象，而对象里有各种杂七杂八的属性方法，所以内存占用比其他语言大得多
如果希望内存占用更小，而有用单精度的需求，建议使用numpy等第三方库，可以提供对变量类型大小的控制。
python 浮点数问题
这就是浮点误差。因为计算机内用32位表示浮点数，其精度是有限的。在把十进制小数7.77存起来的时候有截断（因为其对应的二进制小数是无限长的），再读出来就会变小一点点。
Python 模拟32bit 浮点数运算
01
“如将Python中的浮点数运算精度限制到32位？”
为什要提出这么怪异的问题。存在即合理~~
提出这个问题的原因是，在用python模拟32位MCU上的程序时，发现两者的结果有差异。
而差异的地方就是重点。 秉持这种观点，我就想办法深挖下去。排除了其他所有的可能，就差计算精度的影响了。
MCU的浮点运算单元是32位的，而Python默认的浮点运算为64位（安装的64 bit安装包）
浮点运算的结果如下：
32位浮点数的有效数据位为7位，而以上计算结果明显超过7位。
02
差异已经很明显了，那怎么消除着这种差异~~
方案一：
使用round()控制精度。
No，单精度与双精度浮点运算差异不止一个round函数，也不止千八百个~~
方案二：
使用decimal模块
这个还在我的学习计划中~~
方案三：
stackoverflow.com
问题解决~~
03
使用numpy模块中的float32完美解决这个问题。
举个例子~~
End
在python中 float是什么意思？
float是一种数据类型。
浮点型数据类型，FLOAT 数据类型用于存储单精度浮点数或双精度浮点数。浮点数使用 IEEE（电气和电子工程师协会）格式。浮点类型的单精度值具有 4 个字节，包括一个符号位、一个 8 位 二进制指数和一个 23 位尾数。
由于尾数的高顺序位始终为 1，因此它不是以数字形式存储的。此表示形式为 float 类型提供了一个大约在 -3.4E+38 ~ 3.4E+38 之间的范围。
扩展资料：
相关用法
存储为二进制分数的尾数大于或等于 1 且小于 2。对于 float 和 double 类型，最高有效位位置的尾数中有一个隐含的前导 1，这样，尾数实际上分别为 24 和 53 位长，即使最高有效位从未存储在内存中也是如此。
浮点包可以将二进制浮点数存储为非标准化数，而不使用刚刚介绍的存储方法。“非标准化数”是带有保留指数值的非零浮点数，其中尾数的最高有效位为 0。
通过使用非标准化格式，浮点数的范围可以扩展，但会失去精度。您无法控制浮点数以标准化形式还是非标准化形式表示；浮点包决定了表示形式。
用法举例
如果存储比精度更重要，请考虑对浮点变量使用 float 类型。相反，如果精度是最重要的条件，则使用 double 类型。
浮点变量可以提升为更大基数的类型（从 float 类型到 double 类型）。当您对浮点变量执行算术时，通常会出现提升。此算术始终以与具有最高精度的变量一样高的精度执行。例如，请考虑下列类型声明：
float f_short;double f_long;long double f_longer;f_short = f_short * f_long;
在前面的示例中，变量f_short提升到类型 double 并且与f_long相乘；然后，结果舍入到类型 float，然后赋给f_short。
参考资料来源：百度百科-FLOAT
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python浮点数多少位的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python浮点数多少位的相关内容别忘了在本站进行查找喔。