python3 4版本中為何3 8 43 2的結果是 39 4000000006，而不是 39 4？

1樓：

可以參見這個答案：為什麼0.1+0.

2=0.30000000000000004而1.1+2.

2=3.3000000000000003？ - Adam Wen 的回答

已經詳細的說明了原理

2樓：黃哥

這個是計算機浮點數近似運算的結果。

在電腦科學中，浮點（英語：Float point，縮寫為FP）是一種對於實數的近似值數值表現法，由乙個有效數字（即尾數）加上冪數來表示，通常是乘以某個基數的整數次指數得到。以這種表示法表示的數值，稱為浮點數（floating-point number）。

利用浮點進行運算，稱為浮點計算，這種運算通常伴隨著因為無法精確表示而進行的近似或捨入。

這種表示方法類似於基數為10的科學記數法，在計算機上，通常使用2為基數的冪數來表式。乙個浮點數a由兩個數m和e來表示：a = m × b

e。在任意乙個這樣的系統中，我們選擇乙個基數

b（記數系統的基）和精度

p（即使用多少位來儲存）。m（即尾數）是形如±d.ddd...

ddd的p位數（每一位是乙個介於0到b-1之間的整數，包括0和b-1）。如果m的第一位是非0整數，m稱作正規化的。有一些描述使用乙個單獨的符號位（s 代表+或者-）來表示正負，這樣m必須是正的。

e是指數。

這種表示法的設計，來自於對於值的表現範圍，與精密度之間的取捨：可以在某個固定長度的儲存空間內表示出某個實數的近似值。例如，乙個指數範圍為±4的4位十進位制浮點數可以用來表示43210，4.

321或0.0004321，但是沒有足夠的精度來表示432.123和43212.

3（必須近似為432.1和43210）。當然，實際使用的位數通常遠大於4。

此外，浮點數表示法通常還包括一些特別的數值：+∞和∞（正負無窮大）以及NaN（'Not a Number'）。無窮大用於數太大而無法表示的時候，NaN則指示非法操作或者無法定義的結果。

其中，無窮大，可表示為inf，在記憶體中的值是，階碼為全1,尾數全0。而NaN則是階碼全1,尾數不全0。