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Python浮点算术是指在Python中使用浮点数进行数值计算时可能引发的一些争议和限制。

一些常见的浮点算术问题包括：

1. 精度问题：由于浮点数使用有限的二进制位来表示，因此在进行复杂的浮点数计算时会产生舍入误差，导致最终结果可能不够精确。

例如：


0.1 + 0.2 # 返回 0.30000000000000004 而非 0.3
1.23 - 1.22 # 返回 0.009999999999999787 而非 0.01


2. 溢出和下溢问题：当对超出浮点数范围的数进行计算时（如过大或过小的数字），会导致溢出或下溢错误。

例如：


1e308 * 10 # 返回 inf
1e-308 / 1e309 # 返回 0.0


3. 无法准确表示某些小数：在十进制中可以准确表示的小数，在二进制表示中可能变成无限循环小数或不能精确表示。

例如：


0.1 + 0.1 + 0.1 - 0.3 # 返回 5.551115123125783e-17 而非 0.0


为了解决这些问题，Python提供了decimal模块，它使用十进制浮点数来进行精确计算。例如，在使用decimal模块的情况下，上面的示例可以这样写：


from decimal import Decimal

Decimal('0.1') + Decimal('0.1') + Decimal('0.1') - Decimal('0.3') # 返回 Decimal('0.0')


但是需要注意的是，decimal模块相比于使用普通的浮点数进行计算会更慢，并且可能需要更多内存。因此，当对精度要求不高时，使用Python默认的浮点数也可能足够。