print(0.1+0.2==0.3) 为什么返回的是个False啊，还有我想问一下，什么情况小数相加他返回的是True
基于Monster 组和GPT的调写：
在计算机中，浮点数的存储和运算都是有精度限制的，因此在进行浮点数的比较运算时，很可能会出现意外的结果。
例如，print(0.1 + 0.2 == 0.3) 返回 False，这是因为 0.1、0.2 和 0.3 在计算机中都是以二进制的形式存储，而在二进制中，无限循环小数可能无法准确表示，所以在计算机中，0.1、0.2 和 0.3 的存储是不精确的，这会导致 0.1 + 0.2 的结果和 0.3 的结果略有不同，进而导致比较结果为 False。
对于小数相加返回 True 的情况，这通常是因为计算机在进行浮点数的运算时，能够处理的精度可以满足小数相加的精度要求，因此在这种情况下，小数相加可以返回 True。但是，由于浮点数的精度问题，为了避免意外的错误，建议在进行浮点数的比较运算时，使用适当的误差范围来判断是否相等，例如：
tolerance = 1e-9
print(abs(0.1 + 0.2 - 0.3) < tolerance) # True
这里的 tolerance 是一个误差范围，可以根据具体情况进行调整。
它的最后面的有一位是0.300000004，忘记具体几个0了；
小数点精确到这个误差4之前，返回的就是True；
x = 0.1 + 0.2
y = 0.3
if abs(x-y) < 1e-9:
print("x and y are equal")
else:
print("x and y are not equal")
在Python中，小数相加并不会总是返回True。只有当两个小数相加的结果可以用有限的二进制表示时，它们相加的结果才会精确。否则，将会出现舍入误差。例如，0.5和0.25可以精确地相加，因为它们的二进制表示中只有有限个位是非零的。但是，0.1和0.2的二进制表示中包含无限循环的位，因此它们相加的结果不能用有限的二进制表示。
该回答引用ChatGPT
这是因为浮点数在计算机中是以二进制的形式进行存储和运算的，而二进制浮点数无法精确表示某些十进制小数，包括 0.1 和 0.2，所以在进行二进制浮点数的加法运算后，结果可能会存在一定的舍入误差，导致最终的结果与期望的值不完全相等。
在 Python 中，可以使用 Decimal 类来进行精确的十进制数计算。例如，可以将 0.1 和 0.2 分别转换为 Decimal 对象，并对它们进行加法运算，然后将结果与期望的值 0.3 进行比较，即可得到 True。
示例代码如下：
from decimal import Decimal
print(Decimal('0.1') + Decimal('0.2') == Decimal('0.3')) # 输出 True
需要注意的是，虽然 Decimal 类可以进行精确的十进制数计算，但在进行数值运算时需要显式地使用 Decimal 类，否则默认情况下会使用浮点数进行计算。