我对Decimal类还不够熟悉，无法为您提供帮助，但是您的问题是由于以下事实导致：十进制小数通常无法以二进制形式精确表示，因此您所看到的是最接近的近似值。如果不使用特殊的类（例如，十进制），就无法避免此问题。
EDIT:十进制类对您来说不能正常工作呢？只要我以字符串而不是浮点数开头，幂似乎就可以正常工作。
>>> import decimal>>> print(decimal.Decimal('1.2') ** 2)1.44
该模块文档解释了需要和使用decimal.Decimal非常清楚，你应该检查出来，如果你还没有。
解决方法我似乎在使用浮点数时失去了很多精度。
例如，我需要求解一个矩阵：
4.0x -2.0y 1.0z =11.01.0x +5.0y -3.0z =-6.02.0x +2.0y +5.0z =7.0
这是我用来从文本文件导入矩阵的代码：
f = open(’gauss.dat’)lines = f.readlines()f.close()j=0for line in lines: bits = string.split(line,’,’) s=[] for i in range(len(bits)):if (i!= len(bits)-1): s.append(float(bits[i])) #print s[i] b.append(s) y.append(float(bits[len(bits)-1]))
我需要使用gauss-seidel进行求解，因此需要重新排列x，y和z的方程式：
x=(11+2y-1z)/4y=(-6-x+3z)/5z=(7-2x-2y)/7
这是我用来重新排列方程式的代码。b是系数矩阵，y是答案向量：
def equations(b,y): i=0 eqn=[] row=[] while(i<len(b)):j=0row=[]while(j<len(b)): if(i==j):row.append(y[i]/b[i][i]) else:row.append(-b[i][j]/b[i][i]) j=j+1eqn.append(row)i=i+1 return eqn
但是，我得到的答案并不精确到小数位。
例如，从上面重新排列第二个方程式后，我应该得到：
y=-1.2-.2x+.6z
我得到的是：
y=-1.2-0.20000000000000001x+0.59999999999999998z
这看起来似乎不是一个大问题，但是当您将数字提高到很高的功率时，误差会很大。有没有解决的办法？我曾尝试过该Decimal课程，但它不能与各种功能（即Decimal(x)**2）配合使用。
有任何想法吗？
