为何Python中5.5%1.1返回1.0999999999999996而非0.0？

核心问题出在浮点数的二进制精度限制：

• 计算机中的float类型（Python采用64位双精度浮点数）通过二进制存储数值，但并非所有十进制小数都能被二进制精确表示。比如1.1这个数，转换成二进制后是无限循环的小数，类似十进制里的1/3=0.333...，所以存储时只能取近似值，这个值比真实的1.1略大一点。
• 5.5虽能被二进制精确表示（5.5=11/2，属于2的负整数次幂的倍数），但受1.1近似存储值的影响，取余运算出现了偏差。

取余运算的逻辑是 a % b = a - (b * floor(a/b))，由于1.1的近似值略大，floor(5.5 / 近似1.1)得到的结果是4而非预期的5，最终计算出的余数就是5.5 - (近似1.1 *4)，也就是你看到的1.0999999999999996。

而55%11和55.0%11.0能得到精确0的原因是：一定范围内的整数都可以被二进制精确存储，55和11的浮点表示完全精准，因此运算结果准确。

如果需要精确的十进制运算，可以使用Python的decimal模块：

from decimal import Decimal
print(Decimal('5.5') % Decimal('1.1'))  # 输出 0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者plpm