Arrays 在python3中将浮点元组转换为数组时的精度损失

当我使用“f”类型代码将元组或浮点列表转换为数组时，我在准确性方面遇到了一些问题，但使用“d”类型代码时，它运行“正确”

例如：

导入数组
a=（2.16，-22.4,95.12，-63.47，-0.021245.2）
b=数组。数组（'f'，a）
印刷品（b）
#数组（'f'，[2.160000858306885，-22.39999618530273,95.12000274658203，-63.470001220703125，-0.019999995529651641245.199951171875]）
c=数组。数组（'d'，a）
印刷品（c）
#数组（'d'，[2.16，-22.4,95.12，-63.47，-0.021245.2]）

如您所见，数组c包含与元组a相同的数字，但数组b存在准确性问题

---

然而

类型（b[0]）

和

类型（c[0]）

都会导致

在这里，您可能会怀疑，实际上没有准确度损失，这是一种“错误”的情况

文字值

2.16

没有浮点数的精确表示；解析后，它存储为

0x400147AE147AE148

，因为Python（请参见

Numbers.real

）表示浮点数

然后将该值转换为

0x400A3D71

（如果

f

）或保持不变（如果

d

）。这些值对应于2.160000858306884765625和2.1600000000000014210854715202，这两个值都是可以得到的文字

2.16

的最精确表示。原始

2.16

的精度损失是不可避免的，因为

2.16

根本不存在精确值

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您在字符串表示中看到的是解释器将基础float/double四舍五入到一个接近的值，如果由于该四舍五入导致精度损失的话。在这两种情况下，基础值尽可能接近

2.16

，只是它们的字符串表示形式不同。

Hi！你能补充一些你期望的细节吗？你的帖子似乎还没有结束。我希望数组“b”的结果和数组“c”一样。事实上，到double或float的两种转换都有精度问题，但在double的情况下，你看不到它们，因为输出的格式不同。尝试

print（{:4.20}）.format（b[0]）

和

print（{:4.20}）.format（c[0]）

查看小数点后的远位。