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主页 / 问题 / 748183
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jfs
jfs
Asked:2020-11-22 22:06:27 +0000 UTC2020-11-22 22:06:27 +0000 UTC 2020-11-22 22:06:27 +0000 UTC

Python 中的错误:x + 1.0 < x

  • 772

混合类型时,可能会出现不明显的行为:

>>> x = (1 << 53) + 1
>>> x + 1.0 < x
True

似乎x + 1.0没有少是公正x的,所以比较的预期结果False是,但是被返回True。为什么?

python
  • 1 1 个回答
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    jfs
    2020-11-22T22:06:27Z2020-11-22T22:06:27Z

    简而言之: 9007199254740992.0 < 9007199254740993

    添加时,数字被转换为 Python 中的常见类型。x(int) 转换为浮点数,因为它1.0是浮点数。x不能完全表示为浮点数,因此选择最接近(此处较小)的可表示数字:x -> float(x-1)。因此,总和是不准确的:

    x+1.0 -> float(x-1)+1.0 -> (x) -> float(x-1)
    

    float < int 比较恰好发生。( xint) 值在数学上大于x+1.0(float)。


    Python 中的整数具有无限精度(可以任意大)。但是实数,例如由1.0源代码中的常量创建的实数,由 typefloat浮点数表示。

    x这个词在这里变成了一个浮点数:

    否则,如果任一参数是浮点数,则将另一个转换为浮点数;

    在计算总和之前:

    将数字转换为通用类型,然后相加

    >>> x
    9007199254740993
    >>> float(x) == float(x-1) == 9007199254740992.0
    True
    >>> x+1.0 == float(x) + 1 == float(x-1) + 1 == float(x) == float(x-1)
    True
    

    在 IEEE 754 平台上,Python 浮点数对应于双精度数:

    >>> sys.float_info.radix
    2
    >>> sys.float_info.mant_dig
    53
    >>> float(1<<53).hex()  # точно представлено
    '0x1.0000000000000p+53'
    >>> float((1<<53) + 1).hex()  # непредставимо точно, округляется
    '0x1.0000000000000p+53'
    >>> (float((1<<53) + 1) + 1.0).hex()  # двойное округление
    '0x1.0000000000000p+53'
    

    输出显示float(x)和x + 1.0表示为相同的数字:float(x-1)。有关详细信息,请参阅问题显示数字 9223372036854775807。

    x是int,因此该值(1<<53)+1完全由 (9007199254740993) 表示。

    比较在数学上是精确的,没有强制转换:

    对象不需要具有相同的类型。
    ...
    在所涉及类型的限制内,它们在数学上(算法上)比较正确而不会损失精度。

    >>> 9007199254740992.0 < 9007199254740993
    True
    

    这就是在 Python 中它x + 1.0可以减少的原因。x

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