float.md

float

← int · 🏠 Домой · str →

---

Почему 0.1 + 0.2 != 0.3?

Коротко. float — это двоичная дробь по стандарту IEEE 754 (64 бита, тип double в C). Числа вроде 0.1 в двоичной системе бесконечны, поэтому хранятся с округлением, и ошибки накапливаются.

0.1 + 0.2            # 0.30000000000000004
0.1 + 0.2 == 0.3     # False

Это не баг Python — так ведёт себя любой язык с IEEE 754. Параметры конкретной сборки можно посмотреть в sys.float_info.

Подвох. Сравнивать float на точное равенство нельзя. Правильно — с допуском:

import math
math.isclose(0.1 + 0.2, 0.3)    # True

math.isclose умеет и относительный (rel_tol), и абсолютный (abs_tol) допуск — второй нужен при сравнении с нулём.

Глубже. Отсюда же главное практическое правило: деньги не хранят во float. Для них берут decimal.Decimal (десятичная арифметика с настраиваемой точностью) или целое число копеек.

from decimal import Decimal
Decimal('0.1') * 3     # Decimal('0.3')
0.1 * 3                # 0.30000000000000004

Для точных рациональных дробей есть fractions.Fraction.

---

Как ведут себя nan и inf?

Коротко. nan не равен ничему, включая самого себя. inf — корректное значение, больше любого числа.

float('nan') == float('nan')    # False
math.isnan(float('nan'))        # True  — единственный правильный способ проверки

float('inf') > 10 ** 100        # True

Подвох. Из-за nan != nan сортировка списка с nan даёт неопределённый результат, а x in [float('nan')] может внезапно вернуть True — потому что in сначала проверяет идентичность (is), и только потом равенство.

---

Почему round(0.5) даёт 0, а не 1?

Коротко. Python использует банковское округление (к ближайшему чётному) — это уменьшает систематическое смещение при массовых вычислениях.

round(0.5)    # 0
round(1.5)    # 2
round(2.5)    # 2

Подвох. Ожидание «.5 округляется вверх» — распространённая ошибка. Если нужно именно оно, берут decimal.Decimal с явным режимом ROUND_HALF_UP.

---

Остальные методы — в документации.

---

← int · 🏠 Домой · str →