Fatal编程技术网
  • python/
  • Python 在（看似）无限循环中耗尽浮点精度

Python 在（看似）无限循环中耗尽浮点精度

python floating-point

Python 在（看似）无限循环中耗尽浮点精度,python,floating-point,floating-accuracy,floating-point-precision,Python,Floating Point,Floating Accuracy,Floating Point Precision,我有以下Python脚本： x = 300000000.0 while (x < x + x): x = x + x print "exec: " + str(x) print "terminated" + str(x) x=300000000.0 而（xx=float（“inf”） >>>x inf >>>x+x inf >>>x

我有以下Python脚本：

x = 300000000.0
while (x < x + x):
    x = x + x
    print "exec: " + str(x)
print "terminated" + str(x)

x=300000000.0
而（x
如果x是一个浮点数，这个看似无限的循环会很快终止。但如果我将x改为300000000，它将进入一个无限循环（在我的测试中运行时间超过一分钟）

我认为这是因为它耗尽了可以在内存中表示的浮点数的精度。有人能提供更详细的解释吗？

  • 当您将
    x
    初始化为
    300000000
    时，在整个程序中使用整数数学
  • 当您将
    x
    初始化为
    300000000.0
    时，将使用浮点数学
在Python中，整数可以任意增长。（更准确地说，它们受到可用内存的限制。）这意味着程序的整数版本需要很长时间才能终止

最大的
浮点值约为
1.8e308
。循环的浮点版本需要大约1000次迭代才能超过该值，此时
x
被设置为正无穷大，程序终止。
这是因为发生了浮点溢出。在这种情况下，
x
将采用正无穷大值，根据定义，该值不小于任何其他值：


>>> x = float("inf")
>>> x
inf
>>> x + x
inf
>>> x < x + x
False



>x=float（“inf”）
>>>x
inf
>>>x+x
inf
>>>x
x
在每个步骤后加倍。有限数
x
永远不等于
2*x
。但是，一旦超过浮点类型的最大指数，加倍会将
x
变为
+无穷大
。和
+infinity=2*+infinity
。因此循环在该点终止。
被选为正确答案，因为这实际上解释了为什么它在整数情况下不终止，而其他答案只是解释了当x=inf，如果x是浮点，它终止的明显原因