Python和/或C/C++中的高精度算术？

Question

摘要：哪个 Python 包或 C-Library 是非常高精度算术运算的最佳选择？

我有一些函数可以将小数天 (0.0-0.99999..) 转换为人类可读的格式（小时、分钟、秒；但更重要的是：毫秒、微秒、纳秒）。

转换由以下函数完成： （注意我还没有实现时区校正）

d = lambda x: decimal.Decimal(str(x))
cdef object fractional2hms(double fractional, double timezone):
    cdef object total, hms, ms_mult
    cdef int i
    hms = [0,0,0,0,0,0]
    ms_mult = (d(3600000000000), d(60000000000), d(1000000000), d(1000000), d(1000), d(1))
    # hms = [0,0,0,0,0]

    total = d(fractional) * d(86400000000000)
    for i in range(len(ms_mult)):
        hms[i] = (total - (total % ms_mult[i])) / ms_mult[i]
        total = d(total % ms_mult[i])

    return ([int(x) for x in hms])

小数：

def to_fractional(self):
        output = (self.hour / d(24.0)) + (self.minute / d(1440.0))
        output += (self.second / d(86400.0)) + (self.millisecond / d(86400000.0))
        output += self.microsecond / d(86400000000.0)
        output += self.nanosecond * (d(8.64) * d(10)**d(-9))
        return output

然而，我的来回转换结果不准确：

jdatetime.DayTime.fromfractional(d(0.567784356873)).to_fractional()
Decimal('0.56779150214342592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592592')
# Difference in-out: Decimal('0.000007145270')

当我更改 d() 以返回常规 Python 浮点数时：

# Difference in-out: 7.1452704258900823e-06 (same)

因此，我的问题是：哪个 Python 包或 C 库能够更准确地做到这一点？

Answer 1

CTRL-F "库" 那里：Arbitrary-precision_arithmetic

编辑：仅从 c++ 和 python 的链接库中提取（并删除一些没有浮点数，但只有整数）

蟒蛇

1)mpmath

---

c++

1) apfloat

2)base one number class

3)bigfloat

4)lidia

5)mapm

6)MIRACL

7) NTL

8) ttmath

Answer 2

差异是由于您的代码中的错误，而不是由于任何准确性问题。线

output += self.nanosecond * (d(8.64) * d(10)**d(-9))

应该是这样的

output += self.nanosecond / d(86400000000000)

此外，在代码中使用浮点文字并将其转换为Decimal 是一个坏主意。这将首先将文字数字四舍五入到浮点精度。后期转换为Decimal 无法恢复丢失的精度。试试

d = decimal.Decimal

并仅使用整数文字（只需删除 .0 部分）。