Python 如何将浮点数存储为文本而不丢失精度？

正如问题所说。转换为（截断的）字符串表示形式或从中转换可能会影响其精度。但以其他格式（如pickle）存储它们会使它们无法读取（是的，我也想要这个）

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如何在文本中存储浮点数而不丢失精度？

pickle.dumps

可以做到这一点，但我相信

float（str（floatval））==floatval

也可以——至少在同一个系统上…

以二进制或其幂形式存储它

>>> (3.4).hex()
'0x1.b333333333333p+1'

>>> float.fromhex('0x1.b333333333333p+1')
3.4

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我建议使用内置函数

repr（）

。从文件中：

repr（对象）->字符串

返回对象的规范字符串表示形式。 对于大多数对象类型，eval（repr（object））==object

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您是否测试了字符串转换以确保转换对您来说是个问题？您希望的精度是多少？为了在不丢失信息的情况下保持可读性，

repr

是迄今为止您最好的选择。语言保证

float（repr（x））

在不丢失信息的情况下恢复

x

。@MarkDickinson，请也给我一个引用，因为有相反的答案。我使用的是Python2.7本身。虽然它不是最好的参考，但在本教程的浮点章节中提到过：重要的是，如果结果等于起始值，那么可以这样想，比如

check=lambda:float.fromhex（a.hex（））==a

，并用它测试几个值。但总的来说，您的方法是非常好的。@glglgl:对于每个非无限、非NaN IEEE 754双精度浮点，该操作应该是完全幂等的。@IgnacioVazquez Abrams:对于无限也是如此！（和NaN，前提是您不关心可能丢失符号和/或有效负载位，或将信令NaN转换为安静的NaN。）这是典型的正确答案。值得注意的是，这种格式受到C标准库的支持（因此也受到许多其他语言的支持，因为它们倾向于利用它）<代码>浮点值并不总是在这个范围内。@Ignacio Vazquez Abrams，出于好奇，你能举个例子吗？不幸的是，我没有想到。@Ignacio Vazquez Abrams:在Python2.7和Python>=3.1中，

eval（repr（x））==x对所有有限浮点值都很好。更一般地说，
float（repr（x））
将为任何float
x
恢复
x
，包括无限和nan。如果有反例，它们就是bug，应该这样报告；关于Python