原因解释：浮点数（小数）在计算机中实际是以二进制存储的，并不精确。比如0.1是十进制，转换为二进制后就是一个无限循环的数：0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100python是以双精度（64bit）来保存浮点数 ...

...

测试程序 我们知道，浮点数运算存在舍入误差。在某些特殊的情况下，舍入误差还可以累计到非常大的地步。让我们来看一下测试程序吧： 在这个程序中： 第 19 行通过 while 循环不断进行累加： z += z / 2 - w; 。w 是不变的，而 z 是通过不断累加而增大 ...

参考： Python浮点数误差与解决方法： https://blog.csdn.net/zhouxufeng1996/article/details/94999514?utm_medium ...

1. 浮点数IEEE 754表示方法 要搞清楚float累加为什么会产生误差，必须先大致理解float在机器里怎么存储的，这里只介绍一下组成 由上图可知(摘在[2])， 浮点数由： 符号位 + 指数位 + 尾数部分， 三部分组成。由于机器中都是由二进制存储的，那么一个10进制的小数 ...

本文转自：http://hi.baidu.com/bing2liuliu/item/6b201a48ea51c40b6dc2f0b6 ...

在python中使用浮点数运算可能会出现如下问题 输出的结果是 原因如下： 出现上面的情况，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。比如说: 0.1是十进制，转化为二进制后它是个无限循环的数 ...

用一个浮点数相加的例子来演示计算机在计算时所产生的误差。 在Python中，用0.2+0.4 会得到0.6000000000000001。 浮点数简介 浮点数的表示方法：目前流行的浮点数标准是IEEE754。用64个bit来表示双精度。 首位为符号位s，0代表正 ...