Python和/或C/C++中的高精度算术？

内容导读

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内容图文

摘要：哪种Python包或C-Library是高精度算术运算的最佳选择？

我有一些函数可以将小数天(0.0-0.99999 ..)转换为人类可读的格式(小时,分钟,秒;但更重要的是：毫秒,微秒,纳秒).

转换由以下功能完成：
(请注意,我还没有实施时区修正)

d = lambda x: decimal.Decimal(str(x))
cdef object fractional2hms(double fractional, double timezone):
    cdef object total, hms, ms_mult
    cdef int i
    hms = [0,0,0,0,0,0]
    ms_mult = (d(3600000000000), d(60000000000), d(1000000000), d(1000000), d(1000), d(1))
    # hms = [0,0,0,0,0]

    total = d(fractional) * d(86400000000000)
    for i in range(len(ms_mult)):
        hms[i] = (total - (total % ms_mult[i])) / ms_mult[i]
        total = d(total % ms_mult[i])

    return ([int(x) for x in hms])

分数：

def to_fractional(self):
        output = (self.hour / d(24.0)) + (self.minute / d(1440.0))
        output += (self.second / d(86400.0)) + (self.millisecond / d(86400000.0))
        output += self.microsecond / d(86400000000.0)
        output += self.nanosecond * (d(8.64) * d(10)**d(-9))
        return output

然而,我来回转换的结果不准确：

jdatetime.DayTime.fromfractional(d(0.567784356873)).to_fractional()
Decimal('0.56779150214342592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592')
# Difference in-out: Decimal('0.000007145270')

当我更改d()以返回常规Python float时：

# Difference in-out: 7.1452704258900823e-06 (same)

因此,我的问题是：哪个Python包或C库能够更准确地执行此操作？

解决方法:

差异是由于您的代码中存在错误,而不是由于任何准确性问题.这条线

output += self.nanosecond * (d(8.64) * d(10)**d(-9))

应该是这样的

output += self.nanosecond / d(86400000000000)

此外,在代码中使用浮点文字并将它们转换为Decimal是一个坏主意.这将首先将文字数字舍入为浮点精度.后来转换为Decimal无法恢复丢失的准确性.尝试

d = decimal.Decimal

并仅使用整数文字(只需删除.0部分).

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Python和/或C/C++中的高精度算术？全部内容，希望文章能够帮你解决Python和/或C/C++中的高精度算术？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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