在计算机中计算0。10。2，结果不等于0。3，而是0。30000000000000004，为什么会出现这个结果呢？下文一步一步来阐述下python浮点数损失精度问题，及如何解决该问题。0。10。20。3现象
　　0。10。20。3代码0。10。20。3根因python浮点数损失精度问题
　　0。10。20。3的具体原因，是因为Python中使用双精度浮点数来存储小数。在Python使用的IEEE754标准（52M11E1S）中，采用的是一种二进制版的科学计数法格式，8字节64位存储空间分配52位来存储浮点数的有效数字，11位存储指数，1位存储正负号。
　　52位有效数字虽然看起来很多，但二进制小数在表示有理数时，经常会遇到到无限循环的问题。很多数字在十进制小数中是有限的，但在二进制中却是无线循环的。
　　举例：十进制的110，在十进制中可以写为0。1；但在二进制中，得写成：0。0001100110011001100110011001100110011001100110011001。。（后面全是1001循环）。
　　因浮点数只有52位有效数字，故从第53位开始就舍入了，这样就造成了浮点数精度损失问题。舍入（round）的规则为0舍1入，所以就会出现数字有时候比实际稍大一点，有时候比赛数字稍小一点的现象。解决python浮点数损失精度问题
　　在python中可以采用采用round（）函数，对数据进行处理。
　　round（）函数的格式：round（x，d），其中x表示需要被处理的数据，d表示要返回的小数位数，即round（x，d）代表返回参数x的四舍五入的有d位小数的一个数字。d0表示取整，d1表示要返回一位小数，以此类推。此外，round（）会自动四舍五入。
　　python代码
　　注意：整数浮点数浮点数，如13。04。0。因此，还需要注意不确定尾数的问题。
　　python代码

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