Python计算n次方根时64开3次根输出3.9999999999999996的原因

这个偏差是双精度浮点数的固有特性导致的，和代码逻辑的正确性无关：

• Python默认的float类型遵循IEEE 754双精度浮点数标准，采用二进制存储数值，无法精确表示所有十进制分数。你计算开n次方的逻辑是x**(1/n)，当n=3时，1/3本身就是无限循环小数，二进制下只能存储为一个无限接近1/3的近似值，不存在精确的二进制表示。
• 浮点数的幂运算底层是数值近似算法，不是符号化的精确代数推导。用64对这个近似的1/3值做幂运算时，误差会被传递到最终结果，就会出现3.9999999999999996这种和精确值4差极小量的输出，这个误差在双精度浮点数的允许误差范围内，属于所有使用IEEE 754浮点数的编程语言都会出现的正常现象。

根据你的使用场景选对应方案即可：

• 如果只是普通计算、对展示精度要求不高，直接对结果做指定位数的四舍五入就能抹平这种极小误差，参考代码：

x = float(input('Enter a number: '))
n = float(input('Enter the root you would like to calculate: '))
result = x ** (1 / float(n))
# 保留10位小数足够过滤浮点数运算产生的极小误差
print(f'The {n}th root of {x} is:', round(result, 10))

• 如果场景是整数开方（输入的x、n均为整数），可以先通过整数幂运算校验精确整数结果，不存在整数结果时再走浮点数计算逻辑，从根源避免误差。
• 如果需要高精度计算，可以使用Python标准库自带的decimal模块，手动设置足够高的计算精度后再执行幂运算，就能得到符合精度要求的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者programm.ing