我正在为一堂课做准备（我是老师），并试图预测学生可能会问的任何问题，我遇到了一个无法回答的问题：
如果我们有浮点数，为什么还要使用整数？有什么意义呢？
我知道（或者至少我认为）浮点数占用更多的内存，因为它们具有更高的精度，但对于大多数非嵌入式应用程序而言，就内存使用而言，差别几乎可以忽略不计。
我意识到在许多情况下，我们实际上并不需要使用浮点数，但是，老实说，为什么我们首先要使用整数？有什么意义吗？没有任何一种整数可以做到浮点数做不到的。
那么它们为什么存在？
编辑：您可以争论它们更容易书写（3 vs. 3.0），但您可以将所有数字默认为浮点数，因此3将与3.0相同。 为什么要使它成为不同的类型？
浮点数在很多情况下都是近似值。有些整数（和小数）可以被float精确表示，但大多数不能。详情请参见浮点运算：问题与局限性。
>>> a = 1000000000000000000000000000
>>> a+1 == a
False
>>> a = 1000000000000000000000000000.0
>>> a+1 == a
True
>>> sum(1.1 for _ in range(9))
9.899999999999999
decimal模块。double是足够好的，并且额外的硬件支持使它们比等效的定点计算在现代机器上要快得多。缺点是如果你想让代码工作，通常必须在编写浮点代码时保持清醒。 - tmyklebu使用最适合任务的数据类型非常重要。一个数据类型可能以不同的方式适用。例如，单个字节对于人口统计来说是一个不好的选择，因为你无法计算超过255个人。另一方面，浮点数也不是最佳选择，因为许多可能的浮点数值没有意义。例如，1.5作为计数的浮点数值没有意义。因此，使用适当大小的整数类型可以得到最佳匹配。无需执行健全性检查以排除无意义的值。
另一个偏爱整数而不是浮点数的原因是性能和效率。整数运算更快。对于给定的范围，整数消耗更少的内存，因为整数不需要表示非整数值。
另一个原因是显示意图。当代码读者看到您使用了整数时，该读者可以推断出该数量仅意味着取整数值。
有很多历史原因适用于大多数语言：
“不用不必要的东西”的哲学。很多程序不需要非整数值，但却经常使用整数值，所以整数类型反映了问题域。
浮点运算比整数运算昂贵得多。它仍然稍微昂贵一些，但在很多情况下，在Python中你几乎察觉不到差别。
32位IEEE浮点数只能表示所有小于2**24的整数，然后失去精度。16位浮点数（“半精度”）只表示所有整数到2048。因此，在16位和32位计算中，当寄存器大小在性能和值范围之间产生严重权衡时，全都使用浮点数会使这种权衡更加严重。
一个8位整数类型（或平台上存在的任何字节大小），对于低级编程非常有用，因为它恰好映射到内存中可表示的任何数据。对于寄存器大小的整数类型也是如此，在单词而不是字节中工作具有某些效率优势。这些是C语言中的（带符号和无符号）char和int类型。
Python还有一个特殊的原因：
int类型在计算超出其范围时自动转换为long，从而保留精度。float不会变得更大以保持精度。这两种行为在不同情况下都很有用。请注意，Javascript没有提供整数类型。Javascript中唯一内置的数字是64位浮点数。因此，对于任何整数类型有益的原因，考虑Javascript如何在没有它的情况下运行是很有启示性的。