在Python語言中，浮點數是有精度的，通常有精度缺失，這是由於浮點數是使用2進制進行計算的，如下所示：
>>> print(0.3 - 0.2) >>> print(0.3 - 0.2 == 0.1) 0.09999999999999998 False
讓我們考慮十進制的 1 / 3 是 0.3333333，十進制的 2 / 3 是 0.6666666，如果兩者相加只會得到 0.9999999，它不等於 1。同樣，0.3、0.2 也不能用二進制准確表示您使用了多少有效數字。 分母為 5 和 2 倍數的分數只能用十進制精確表示，同樣分母為 2 倍數的分數只能用二進制精確表示。 浮點數使用 IEEE 標准 754 在內部存儲，該標准僅在 15-17 位有效數字范圍內是正確的。
我們可以使用內置的decimal (十進制) 模塊來改變精度並獲得准確的結果。 getcontext().prec 可用於設置每個十進制值的精度。 默認精度為 28 位。
為什么 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004?
在開始回答之前，讓我們先了解一個小概念：出於計算目的，數字是如何表示的？ 非常小的和非常大的數字通常以科學記數法存儲，表示為：
當一個數字以科學計數法表示時，小數點前有一個非零十進制數據，該數字被標准化。例如，以科學記數法表示數字 0.0005606 ：
該表示法有一個顯著的特點是：前面的數字是不為0的個位數，基數是10，指數表示小數點向前（-4，負整數）或向后（正整數）移動的位數。
在計算機編程語言中，浮點數運算通常有兩種表示數字的方法：單精度和雙精度。 單精度使用 32 位，雙精度使用 64 位進行浮點運算。與許多其他編程語言不同，JavaScript 沒有定義不同類型的數字數據類型，並且始終按照國際 IEEE 754 標准將數字存儲為雙精度浮點數。IEEE 754標准格式以64位來存儲浮點數，其中小數存儲在第0-51位，值數存儲在第52-62位，符號存儲在第63位。
按照IEEE 754的標准，以64位來表示0.1，
第一步是將 (0.1) 基數 10 轉換為其二進制等效值（基數 2）。
為此，我們將從 0.1 乘以 2 開始，並將小數點前的數字分開以獲得二進制等價物。
在對 64 位重復此操作時，我們將按升序排列它們以獲得我們的尾數，我們將根據雙精度標准將其四舍五入為 52 位。
以科學形式表示並四舍五入到前 52 位將產生：
對於指數，我們需要使用以下公式來計算：
11表示用於指數的64位表示法的位數，-4表示科學計數法中的指數。
最終0.1按照IEEE 754的二進制表示是：
相似的，0.2按照IEEE 754的二進制表示是：
把這兩個數字加和得到：
最后，0.1+0.2 的結果用二進制表示是：
這就是為啥0.1+0.2=0.30000000000000004的理由。