float、double、decimal区别

float、double、decimal都是表示浮点数的数据类型，但它们的精度和范围不同：

1. float：32位浮点数，精度约为6-7位有效数字，表示的范围约为1.5 × 10^-45 ~ 3.4 × 10^38。

2. double：64位浮点数，精度约为15-16位有效数字，表示的范围约为5.0 × 10^-324 ~ 1.7 × 10^308。

3. decimal：128位十进制浮点数，精度约为28-29位有效数字，表示的范围约为1.0 × 10^-28 ~ 7.9 × 10^28。

在进行高精度计算或者涉及到货币计算时，建议使用decimal类型，因为它可以保证精度和精确计算，而float和double类型在进行计算时可能会出现精度误差。

相关问题

float double decimal

float、double和decimal都是数据类型，用于表示数值。它们的区别在于精度和存储空间大小。

float是单精度浮点数，使用32位（4字节）存储，它可以表示的范围比较大，但精度较低，只有6到7位有效数字。

double是双精度浮点数，使用64位（8字节）存储，它可以表示的范围比float更大，精度也更高，可以达到15到16位有效数字。

decimal是用于高精度计算的数据类型，使用128位（16字节）存储，它可以表示的范围比double更小，但精度更高，可以达到28到29位有效数字。

在进行计算时，如果需要高精度的结果，可以使用decimal类型，但它的计算速度比float和double要慢很多。如果对精度要求不高，可以使用float或double类型。

Python float double怎么区别

在 Python 中，没有 double 类型，只有 float 类型。Python 中的 float 类型是一种浮点数，可以表示带小数点的数字。Python 的 float 类型采用 IEEE 754 标准，其精度为 53 位二进制位。

在其他编程语言中，如 C/C++，有 double 类型，其精度通常为 64 位二进制位，比 Python 中的 float 类型精度更高。但是在 Python 中，float 类型的精度已经足够满足大多数应用场景的需求了。如果需要更高的精度，可以使用 Python 的 decimal 模块。