这对于你想要确保两个数字是相同的“达到精度”的情况很有用，并且不需要指定公差:

求这两个数的最小精度 将两者舍入到最小精度并进行比较

def isclose(a, b):
    astr = str(a)
    aprec = len(astr.split('.')[1]) if '.' in astr else 0
    bstr = str(b)
    bprec = len(bstr.split('.')[1]) if '.' in bstr else 0
    prec = min(aprec, bprec)
    return round(a, prec) == round(b, prec)

如上所述，它只适用于字符串表示中没有'e'的数字(意思是0.999999999999995e -4 < number <= 0.99999999999999995e11)

例子:

>>> isclose(10.0, 10.049)
True
>>> isclose(10.0, 10.05)
False

使用Python的decimal模块，该模块提供decimal类。

评论如下:

值得注意的是，如果你 做繁重的数学工作，而你没有 绝对需要精准的 小数，这很麻烦 下来。浮点数要快得多 处理，但不精确。小数是 非常精确但很慢。

至于绝对误差，你可以检查一下

if abs(a - b) <= error:
    print("Almost equal")

一些关于Python中浮动行为怪异的信息: Python 3教程03 - if-else，逻辑运算符和初学者常犯的错误

你也可以用数学。相对误差接近。

我同意Gareth的答案可能是最合适的轻量级函数/解决方案。

但我认为，如果您正在使用NumPy或正在考虑使用NumPy，那么有一个打包的函数用于此，这将是有帮助的。

numpy.isclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

不过有一点免责声明:根据您的平台，安装NumPy可能是一种非常重要的体验。

我发现下面的比较很有帮助:

str(f1) == str(f2)

我喜欢Sesquipedal的建议，但有修改(一个特殊的用例时，两个值都是0返回False)。在我的例子中，我使用的是Python 2.7，只使用了一个简单的函数:

if f1 ==0 and f2 == 0:
    return True
else:
    return abs(f1-f2) < tol*max(abs(f1),abs(f2))