Question

我正准备上课（我正在教学），我正在尝试预测学生可能提出的任何问题，而且我遇到了一个我无法回答的问题：

如果我们有浮标，我们为什么要使用整数？有什么意义？

我知道（或者至少我认为）浮点数会占用更多内存，因为它们具有更高的准确性，但就大多数非嵌入式应用程序的内存使用情况而言，差异几乎可以忽略不计。

我意识到在很多情况下我们实际上并不需要一个浮点数，但老实说，为什么做我们首先注入了？重点是什么？没有一个int可以做浮动不能做的事。

那他们为什么一直在那里？

编辑：你可以说它们更容易编写（3对3.0），但你可以让所有数字默认为浮动，所以3将被视为3.0。 为何选择不同的类型？

Answer 1

在许多情况下，浮点数是近似值。一些整数（和小数）可以由float精确表示，但大多数不能。请参阅Floating Point Arithmetic: Issues and Limitations。

>>> a = 1000000000000000000000000000
>>> a+1 == a
False
>>> a = 1000000000000000000000000000.0
>>> a+1 == a
True

由于浮点数的这种近似性质，一些计算可能会产生意想不到的结果（这与问题没有直接关系，但它很好地说明了这一点）：

>>> sum(1.1 for _ in range(9))
9.899999999999999

例如，当您处理货币计算时，最好使用整数，或者（如果速度不是问题）decimal module。

Answer 2

使用最适合其所用任务的数据类型非常重要。数据类型可能不适合不同的方式。例如，单个字节不适合人口计数，因为您不能超过255个人。另一方面，浮点数不合适，因为许多可能的浮点值没有意义。例如，1.5是一个浮点值，没有任何意义作为计数。因此，使用适当大小的整数类型可以使我们最合适。无需进行健全性检查以清除无意义的价值观。

支持整数优于浮点数的另一个原因是性能和效率。整数算术更快。对于给定的范围，整数消耗的内存较少，因为整数不需要表示非整数值。

另一个原因是显示意图。当代码的读者看到您使用了整数时，该读者可以推断数量仅用于获取整数值。

Answer 3

有多种历史原因适用于大多数语言：

“不要使用你不需要的东西”的哲学。很多程序不需要非整数值，但使用整数值，因此整数类型反映了问题域。
浮点算术比整数要贵得多。它仍然有点贵，但在Python的很多情况下，你几乎没有注意到它们的区别。
32位IEEE float只能表示高达2**24的所有整数，然后才会失去精度。 16位浮点数（“半精度”）仅表示2048的所有整数。因此，对于16位和32位计算，当寄存器大小在性能和值范围之间进行严格的权衡时，浮动对于一切都需要权衡更严重。
8位整数类型（或平台上存在的任何字节大小）对于低级编程非常有用，因为它完全映射到内存中可表示的任何数据。对于寄存器大小的整数类型也是如此，在单词而不是字节中工作具有一定的效率优势。这些是C中的（已签名和未签名）char和int类型。

专门针对Python的另一个原因是：

当计算超出其范围时，int类型会自动提升为long，从而保持精确度。 float不会变得更大以保持精确。这两种行为在不同情况下都很有用。

请注意，Javascript不提供整数类型。 Javascript中唯一的内置数字是64位浮点数。因此，出于任何理由，为什么整数类型是有益的，考虑Javascript如何在没有它的情况下开启是有益的。

Answer 4

我目前可以想到四个原因（我相信还有更多）：

存储器。明智地选择数据类型会极大地影响内存需求（例如，大型数据库）。
速度。整数运算的硬件实现比浮点运算快得多（也简单）。
编程实践。数据类型强制执行更好的编程实践，因为程序员必须知道每个变量存储的数据类型。这也允许早期错误检测（编译时间与运行时间）。
历史。内存过去很昂贵（某些应用程序的某些系统仍然存在）。

我为什么要用int而不是浮点数？

4 个答案: