在函数定义中使用特征库时，小数点不会按预期存储

可能是由于数据类型不匹配或者精度丢失导致的。

当使用特征库时，我们需要确保数据类型的一致性。如果特征库中存储的是浮点数类型的数据，而在函数定义中使用的数据类型是整数类型，那么小数点部分就会被截断，导致存储不符合预期。

另外，浮点数在计算机中的存储是有限的，存在精度丢失的问题。这是由于计算机使用二进制来表示浮点数，而二进制无法精确表示某些十进制小数。因此，在进行浮点数计算时，可能会出现舍入误差，导致小数点不按预期存储。

为了解决这个问题，我们可以采取以下几种方法：

1. 使用合适的数据类型：在函数定义中，确保使用与特征库中数据类型一致的数据类型，例如使用浮点数类型来处理特征库中的浮点数数据。
2. 使用高精度计算库：如果需要进行高精度的计算，可以使用高精度计算库，如Python中的Decimal库或者Java中的BigDecimal类。这些库提供了更高的精度，可以减少精度丢失的问题。
3. 注意舍入误差：在进行浮点数计算时，要注意舍入误差的问题。可以使用适当的舍入策略，如四舍五入或向上取整，来减少舍入误差。

总结起来，在函数定义中使用特征库时，小数点不会按预期存储可能是由于数据类型不匹配或者精度丢失导致的。为了解决这个问题，我们需要确保数据类型的一致性，使用合适的数据类型，或者采用高精度计算库，并注意舍入误差的问题。