


Pourquoi les mathématiques à virgule flottante de Python semblent-elles parfois inexactes ?
Pourquoi les mathématiques à virgule flottante Python peuvent sembler erronées
Bien que Python soit généralement connu pour sa polyvalence et sa facilité d'utilisation, sa gestion des flottants -le nombre de points a parfois été remis en question. En effet, les mathématiques à virgule flottante en Python, comme dans de nombreux autres langages, peuvent présenter de subtiles inexactitudes lorsqu'il s'agit de valeurs non entières.
Pour comprendre cela, il est important de se plonger dans le domaine de l'IEEE 754, le standard pour l'arithmétique à virgule flottante. Cette norme définit des formats spécifiques pour représenter les nombres réels sous forme de séquences de chiffres binaires (bits). Les nombres à virgule flottante se composent de trois parties principales :
- Le bit de signe
- L'exposant
- La significande (ou mantisse)
L'exposant détermine la grandeur du nombre, tandis que la mantisse représente sa partie fractionnaire. Le nombre de bits utilisés pour stocker la signification détermine la précision de la représentation en virgule flottante.
Lors de l'exécution de l'arithmétique en virgule flottante, certaines erreurs peuvent survenir :
- Arrondi erreurs : Lorsqu'un nombre est représenté au format virgule flottante avec une précision limitée, certains chiffres peuvent être perdus lors arrondi.
- Débordement : Lorsque le résultat d'une opération est trop grand ou trop petit pour tenir dans le nombre de bits disponibles, une erreur de dépassement de capacité ou de dépassement inférieur se produit.
En Python, ces erreurs peuvent se manifester de différentes manières. Par exemple, les extraits de code suivants illustrent certaines de ces inexactitudes :
>>> 4.2 - 1.8 2.4000000000000004 >>> 1.20 - 1.18 0.020000000000000018 >>> 5.1 - 4 1.0999999999999996 >>> 5 - 4 1 >>> 5.0 - 4.0 1.0
Comme vous pouvez le constater, les résultats peuvent différer légèrement des valeurs exactes attendues. En effet, Python stocke les nombres à virgule flottante au format IEEE 754 et les erreurs d'arrondi introduites lors des opérations de représentation et arithmétiques peuvent conduire à ces écarts.
Il est important de noter que ces erreurs sont généralement petites et insignifiantes pour la plupart. des fins pratiques. Cependant, si une précision extrême est requise, il peut être nécessaire d'utiliser des bibliothèques ou des techniques de programmation spécifiques pour atténuer ces inexactitudes.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
