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再计算机的硬件中，浮点数以二进制小数表示。比如小数
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0.125
可看做1/10+2/100+5/1000，同样的方式二进制小数
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0.001
可看做0/2+0/4+1/8。这两个小数实际的值是相同的，唯一的不同是0.125是十进制表示，0.001是二进制表示。可是不幸的是，多数的十进制小数不能用二进制小数准确的表示。通常，你输入的十进制浮点数只能由存储在机器中的二进制浮点数近似表示。无论你使用多少位二进制数字，十进制的0.1都不能准确的由二进制小数表示，其是无限重复的小数
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0.0001100110011001100110011001100110011001100110011...
在一个运行python的典型计算机中，一个浮点数具有53位的精度，所以十进制的0.1在内部会以如下形式存储[python] view plain copy
0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011010
实际中，我们很容易忘记存储的数据是原始十进制的的近似表示。Python只会显示出以二进制形式存储再计算机中的真正十进制数的近似数。如
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0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625
其中的多数位数都不会被人使用到，所以python只显示它的四舍五入后的值[python] view plain copy
0.1
在实际中有很多这样的例子可以说明：[python] view plain copy
>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
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>>> round(2.675, 2)
2.67
可以使用decimal模块，可以看到准确的浮点数的值。[python] view plain copy
>>> from decimal import Decimal
>>> Decimal(2.675)
Decimal('2.67499999999999982236431605997495353221893310546875')
以下为关联文档：
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