双精度浮点数python

双精度浮点数在Python中是以64位来保存的。由于这种表示方式的限制，浮点数会出现精度损失的问题。举个例子，如果我们用0.1来进行计算，实际上计算机内部保存的是一个近似值，比如0.10000000001。当进行复杂的运算时，这种精度损失就会导致结果的误差。这个问题尤其在对精度要求较高的领域，如金融领域，是需要注意的。

在C++中，如果想要输出双精度浮点数时保留8位小数，可以使用printf函数进行格式化输出。下面是一个输出样例的C++代码：

#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    double a;
    cin >> a;
    printf("%.8lf\n", a);
    return 0;
}

这段代码可以读取一个双精度浮点数并输出保留8位小数的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python 浮点数的精度问题](https://blog.csdn.net/xiaochendefendoushi/article/details/81082797)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [双精度浮点数的输入输出](https://blog.csdn.net/wrt121121/article/details/129272492)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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