为什么在浮点转换中会发生这种情况？答案

【问题标题】：Why this happens in floating point conversion?为什么在浮点转换中会发生这种情况？
【发布时间】：2017-01-04 08:48:54
【问题描述】：

我注意到一些浮点的转换方式不同。 This question helps me about floating points 但是还是不知道为什么会这样？我添加了两个关于示例代码的调试模式屏幕截图。示例值：7.37 和 9.37。在 swift 中遇到它，并且肯定 swift 使用 IEEE 754 floating point standard 请解释这是怎么发生的？转化结果有何不同？

if let text = textField.text {
  if let number = formatter.number(from: text) {
     return Double(number)
  }
  return nil
}

【问题讨论】：

浮点数具有有限精度 - 您链接到的答案的哪一部分不清楚？
比较stackoverflow.com/a/39777334/1187415：根据数字的打印方式，使用description或debugDescription，这两种方法使用不同的精度转换为字符串。
Linked Q 很清楚，但我不明白为什么 7.37 不像 9.37 那样收敛？我的意思是 7.37 从右侧收敛 (7.3700000..1) 但 9.37 从左侧收敛 (9.36999..2) 。 @martin-r 感谢您的回答，但我仍然不清楚。正如您在评论中解释的那样，我没有选择任何不同的转换精度
7.37 和 9.37 都不能准确地表示为二进制浮点数。实际存储的数字可以略小或大。
浮点数的尾数由有限位数表示。由于 9 需要 4 位来表示 0x1001，而 7 需要 3 位来表示 0x111，因此表示.37 的位会减少 1 位，因此如果丢失的位是 1，则近似值将不会那么准确。

标签： swift math floating-point ieee-754

【解决方案1】：

Double 浮点数以 2 为底存储，不能精确表示所有小数。

在这种情况下，7.37 和 9.37 被四舍五入到最接近的浮点数，分别是 7.37000000000000010658141036401502788066864013671875 和 9.36999999999999921840299066388979554176330>5640625,76330

当然，这种十进制表示对于一般用途来说太笨拙了，因此编程语言通常会打印较短的近似十进制表示。两种流行的选择是

将正确四舍五入为原始数字的最短字符串（在本例中分别为 7.37 和 9.37）。
四舍五入的 17 位有效数字，即is guaranteed to give the correct value when converting back to binary。

这些似乎与您看到的 2 个调试输出值相对应。

【讨论】：