浮點數，俗稱小數

大多用於精確計算上，型別名稱為float

對於程式設計而言，算是變數類別中最重要的一種－－同時也是最坑的一種

我們知道，電腦是以二進位的方式在儲存資料的，這代表小數這種型別註定沒辦法精確。事實上，即使是十進制小數也沒辦法精確，試著想像一下一個無窮循環小數1/3，$$0.\bar{3}$$
當你儲存空間有限的時候，不可能可以儲存長度為無限的東西，因此在精度的截斷之下，無窮循環小數會是我們第一個不精確的東西。

那不是無限循環的狀況呢？

遺憾的是，即使是我們自己給出的小數，也會因為儲存空間的精度以及二進制的關係損失：

print(3.2-1.7)
out : 1.5000000000000002

......WTF

明顯的可以看到尾巴有奇怪的數字跑出來，原因就如同我們前段所述。而這種錯誤同樣的也會導致取近似函數round（2.5）變成3的結果（一般依照四捨六入這邊應該是2），由於最後的小小尾數，他遵從了5後面有其他位數直接進位的這規則。

當然不只會多，也有可能會少，甚至有可能導致以下現象：

0.3 + 0.3 + 0.3 == 0.9
Out: False
0.3 + 0.3 + 0.3
Out: 0.899999999999

所以盡量不要挑戰用浮點數當成條件判斷的條件，浮點數往往會出乎你的預期，在你預想不到的地方坑你一把。

但也不是說這樣子就沒救了，python中還有decimal這個物件可以協助你精確地處理小數。在大多數狀況下，它會比float還要精確一點，並且可以透過設定指定要保留的精確位數－－至少0.3+0.3+0.3會是0.9了。

但小數以下需要的精確位數太多的時候還是會被二進制誤差吃掉就是了。