在 python 中，为什么
1E20-1E20+1≠1+1E20-1E20
精度丢失吧
【以下回答由 GPT 生成】
这个问题涉及到浮点数精度问题。在Python中，浮点数内部以二进制形式存储，但二进制无法精确表示所有实数。因此，在执行浮点数计算时可能会出现精度损失，从而导致两个本应相等的浮点数不相等。
要验证两个实数是否相等，最好使用近似比较（即比较它们之间的差异是否在一个非常小的范围内）。下面是一个示例代码来验证两个实数是否相等：
def are_equal(num1, num2):
# 设置一个非常小的误差范围
epsilon = 1e-10
diff = abs(num1 - num2)
# 如果差异小于误差范围，认为两个实数相等
if diff < epsilon:
return True
else:
return False
你可以使用 are_equal 函数来判断两个实数是否相等，将你感兴趣的两个实数作为参数传递给该函数。例如：
num1 = 1E20 - 1E20 + 1
num2 = 1 + 1E20 - 1E20
if are_equal(num1, num2):
print("两个实数相等")
else:
print("两个实数不相等")
运行该代码，会输出 "两个实数相等"。
需要注意的是，选择适当的误差范围非常重要。如果选择的误差范围太小，可能会导致本应认为相等却被判断为不等；选择的误差范围太大，则可能导致实际不相等的数字被判断为相等。根据实际情况，可以适当调整 epsilon 的值。
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