Python 中的 Float 到 Int 類型轉換，用於大整數/數字

Question

在我正在處理的以下代碼中需要一些幫助。 為什么“a”中的原始數字在經過類型轉換時與“c”中的數字不同。 當“a”和“c”通過 float -> int 類型轉換時，我們有什么辦法可以使它相同？

a = '46700000000987654321'
b = float(a)  => 4.670000000098765e+19
c = int(b)    => 46700000000987652096
a == c        => False

Answer 1

請閱讀有關浮點運算的文檔：問題和限制：

https://docs.python.org/3/tutorial/floatingpoint.html

對於您的示例：

from decimal import Decimal
a='46700000000987654321'

b=Decimal(a)

print(b)    #46700000000987654321

c=int(b)

print(c)    #46700000000987654321

Answer 2

我對另一個問題的回答的修改版本（合理地）欺騙了這個問題：

發生這種情況是因為46700000000987654321大於 C double精度的 integer 表示限制（這是 Python float的實現依據）。

通常， C double是IEEE 754 64 位二進制浮點值，這意味着它們具有 integer 精度的 53 位（ float可以表示的最后一個連續的 integer 值是2 ** 53 - 1后跟2 ** 53 ；它不能' t 表示2 ** 53 + 1 )。 問題是， 46700000000987654321需要 integer 精度的 66 位來存儲（ (46700000000987654321).bit_length()將提供此信息）。 當一個值對於單獨的尾數（integer 組件）來說太大時，浮點值的指數組件用於按 2 的冪縮放較小的 integer 值，使其大致處於原始值的范圍內，但這意味着可表示的整數開始跳過，首先是 2（因為你需要 >53 位），然后是 4（對於 >54 位），然后是 8（>55 位），然后是 16（>56 位），等等，跳過對於超過 53 位的每個額外位，可表示值之間的距離是原來的兩倍。

在您的情況下，轉換為float的46700000000987654321的 integer 值為46700000000987652096 （如您所述），在低位數字中丟失了精度。

如果您需要任意精確的以 10 為基數的浮點數學，請將您對float的使用替換為decimal.Decimal （方便的是，您的初始值已經是一個字符串，因此您不會冒輸入float和實際值之間精度損失的風險存儲的值）； 默認精度將處理這些值，如果您需要更大的值，您可以增加它。 如果您這樣做（並將a轉換為int以進行比較，因為str永遠不等於任何數字類型），您將獲得預期的行為：

from decimal import Decimal as Dec, getcontext

a = "46700000000987654321"
b = Dec(a); print(b)  # => 46700000000987654321
c = int(b); print(c)  # => 46700000000987654321
print(int(a) == c)    # => True

在線試用！

如果您在交互式解釋器中回顯Decimal而不是使用print ，您會看到Decimal('46700000000987654321') ，這是Decimal的repr形式，但它在數字上是46700000000987654321 ，如果轉換為int ，或通過字符串化任何不使用repr的方法，例如print ，它都顯示為46700000000987654321 。