python 双精度浮点

引用\[1\]:在PC端运行Python时，float类型代表64位双精度浮点数。而在嵌入式设备上的C语言中，float类型是32位单精度浮点数。因此，将C的float类型替换为Python的float类型会导致精度不一致的结果。如果将C的float类型改为double类型，精度就会与Python的float类型一致。然而，对于嵌入式设备来说，使用C的float类型可以更快地进行计算，因为支持硬件单精度浮点运算（FPU）。相比之下，双精度计算需要执行更多的指令，因此更慢。\[1\]

引用\[2\]:如果需要超过17位的精度分析，可以使用Python的decimal模块。通过设置getcontext().prec参数来设置浮点数的有效数字位数。例如，getcontext().prec=30可以设置有效数字位数为30。在使用decimal模块时，浮点数的精度会得到保留，不会出现四舍五入的情况。\[2\]

引用\[3\]:在十进制下，单精度浮点数最多可以表示7位有效数字，超过7位的有效数字会被自动四舍五入。而双精度浮点数可以表示15或16位有效数字，超过的部分也会自动四舍五入。因此，Python的双精度浮点数可以提供更高的精度。\[3\]

综上所述，Python的双精度浮点数可以提供更高的精度，而C的float类型是32位单精度浮点数，精度较低。如果需要更高的精度，可以使用Python的decimal模块。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python和C代码转换时：单精度浮点和双精度浮点导致精度不一致的问题解决](https://blog.csdn.net/KPer_Yang/article/details/129845533)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python之浮点型](https://blog.csdn.net/qq_43146264/article/details/122029660)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]