如何修复产生不精确结果的numpy浮点运算？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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js或者php浮点数运算产生多位小数的理解

> 首先我们要知道浮点数的表示(IEEE 754): 浮点数, 以64位的长度(双精度)为例, 会采用1位符号位(E), 11指数位(Q), 52位尾数(M)表示(一共64位)....符号位：最高位表示数据的正负，0表示正数，1表示负数。指数位：表示数据以2为底的幂，指数采用偏移码表示尾数：表示数据小数点后的有效数字....这里的关键点就在于, 小数在二进制的表示, 关于小数如何用二进制表示, 大家可以百度一下, 我这里就不再赘述, 我们关键的要了解, 0.58 对于二进制表示来说, 是无限长的值(下面的数字省掉了隐含的1...而两者的二进制, 如果只是通过这52位计算的话,分别是: 0.58 -> 0.57999999999999996 0.57 -> 0.56999999999999995 至于0.58 * 100的具体浮点数乘法...对了，这就是浮点数不是刚刚好等于一个十进制浮点数的原因

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计算机中的运算是如何产生的呢?

计算机中的运算计算机中的运算是如何产生的呢？计算机中的运算都是交给cpu，由电路完成来完成计算。比如当前要执行一个加法的运算，就发送一个加法指令给计算机，计算机的功能也就改变了。...过程：1.存储器存储命令和数据，2.把命令加入队列，3.控制器取得这个命令，4.放入命令暂存处，然后命令解释器将命令解析之后交给控制器，然后控制器把命令相对应的数据提取出来放入到运算器中的缓存区中，然后控制器在通知运算器该数据进行什么操作...然后运算器就对缓存区中的数据进行相应的操作。然后输出到输出设备。 Cpu访问数据过程： Cpu读取数据：先查找寄存器-高速缓存-外部高速缓存-内存-外存。...Cpu读取数据都会先找距离自己最近的存储器，最近的也就是寄存器，寄存器就在cpu里，所以读取速度非常快。本篇主要是为我自己做一个记录，写的比较简单，没有深入介绍。

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一个由跨平台产生的浮点数bug | 有你意想不到的结果

问题背景背景就简单点儿说，当初一个项目 C# 编写，涉及浮点运算，来龙去脉省去，直接看如下代码。（为什么有这个问题产生，是因为当初线上产生了很诡异的问题，和本地调试效果不一致。）...位下（Ubuntu 12.04+ gcc 4.6.3）是：-202014162 合理的运算结果，应该是-202014160，正确的运算结果是-202014162，合理性是浮点精度不够造成的（后文解释了合理性...C#的浮点是支持该标准的，其中其官方文档也提到了浮点运算可能会产生比返回类型更高精度的值（正如上面的返回值精度就超过了float的精度），并说明如果硬件支持可扩展浮点精度的话，那么所有的浮点运算都将用此精度进行以提高效率...即产生如上的结果原因是，两个浮点数相乘在非FPU的情况下，用了32位计算产生的结果导致结果存在误差，而FPU是用了80位进行计算的，所以得到的结果是精度很高的，体现在本文的案例上就是个位数上的2。...遇到涉及浮点运算的时候别忘了有可能是这个原因产生的；另外，float/double混用的情况得特别注意。

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FloatingPointError: Floating Point Exception 完美解决方法

解决这个问题需要理解浮点数的精度限制和如何编写防御性代码来避免异常情况。在这篇文章中，我将为大家深入解析这一问题，并提供详细的解决方案，帮助你快速定位和修复代码中的错误。...浮点数运算是计算机中用来处理非整数的数值类型。这类运算的常见问题包括精度丢失、除以零或其他非法操作。浮点数异常是当计算中浮点数的行为超出了预期时所产生的错误，通常与硬件或软件的计算限制相关。...常见的浮点异常除以零错误：当一个数除以零时，系统可能无法处理，导致程序抛出异常。溢出错误：当运算的结果超过了浮点数可以表示的范围时，会发生溢出。...这样，当遇到溢出时，程序会立即抛出错误，避免无意义的结果。 4. 提高精度的策略由于浮点数的精度限制，某些运算可能会出现误差。...参考资料 Python 官方文档：浮点数类型 NumPy：处理浮点数异常 Decimal 模块：提高浮点数运算精度大家如果在开发中遇到了其他疑问或问题，欢迎在评论区留言与我讨论！‍

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Java如何解决浮点数计算不精确问题

什么是浮点数计算不精确问题? 在 Java 中，浮点数计算不精确问题指的是使用浮点数进行运算时，由于浮点数的内部表示方式和十进制数的表示方式存在差异，导致计算结果可能出现误差。...这种误差主要是由于浮点数的二进制表示无法准确地表示某些十进制小数。 2. 为什么需要解决浮点数计算不精确问题? 浮点数计算不精确问题会影响到程序的计算结果的准确性。...特别是在涉及到金融、科学计算等领域，对计算结果的精度要求较高的情况下，浮点数计算不精确问题就显得尤为重要。 3. Java 如何解决浮点数计算不精确问题?...浮点数计算不精确问题的使用示例下面是一个简单的示例，演示了浮点数计算不精确问题以及如何使用 BigDecimal 来解决： import java.math.BigDecimal; public class...解决浮点数计算不精确问题的优点使用 BigDecimal 类可以避免浮点数计算不精确问题，保证计算结果的准确性。

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NumPy 1.26 中文文档（五十六）

值得注意的修复包括：修复了 float16 NaN 值的 searchsorted 修复了在 Apple M1 上的编译问题修复了 Slycot 中 crackfortran 运算符支持中的...#21952: BUG: 修复 crackfortran 运算符支持中的 KeyError NumPy 1.23.0 版本发布说明原文：numpy.org/doc/1.26/release...(gh-20580) 更快的减少运算符对于连续的基于整数的数组，减少运算如numpy.sum，numpy.prod，numpy.add.reduce，numpy.logical_and.reduce现在快得多...最显著的修复可能是针对 DLPack 的修复。可能会引起一些问题的是不允许将字符串作为逻辑 ufunc 的输入。目前尚未决定如何处理这些函数中的字符串，最好的办法是简单地禁止它们，直到做出决定为止。...(gh-18536) numpy.linalg.qr接受堆叠矩阵作为输入 numpy.linalg.qr能够为堆叠矩阵产生结果。此外，QR 分解的实现已从 Python 转移到 C。

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Java浮点运算为什么不精确

为什么 Java 浮点运算不精确? Java 浮点运算不精确主要是由于浮点数的内部表示方式以及计算机硬件的限制所导致的。...其中，指数位用于表示浮点数的数量级，尾数位用于表示浮点数的精度。通过调整指数位和尾数位的值，可以表示不同范围和精度的浮点数。在进行浮点运算时，Java 会根据运算符和操作数的类型选择相应的运算规则。...例如，加法运算会将两个浮点数的尾数对齐，并根据指数位的差异进行补偿，然后再进行相加。这样的处理方式可以保证运算结果的有效性和正确性。 4....(c); 输出结果为： 0.30000000000000004 上述代码中，由于 0.1 和 0.2 无法精确表示，所以在进行加法运算时会引入一定的误差，导致最终结果不是 0.3。...总结 Java 浮点运算不精确主要是由于浮点数的内部表示方式以及计算机硬件的限制所导致的。虽然存在一定的精度损失，但 Java 提供了标准化的浮点数表示方式和运算规则，能够满足大多数数值计算需求。

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Python 数字类型

浮点型 float 3.整型与浮点型的相互转换 ---- Python 中数字类型有4种，分别是整型int、浮点型float、复数型comlex、布尔型bool。...Python 中的小数存在取值范围和精度的限制。特别大或者特别小的浮点数在 Python 中用科学计数法表示。科学计数法使用字母 e 或者 E 作为幂的符号，以10为基数。...科学计数法含义如下： e = a * 10^b 浮点数的算数运算可能会产生不精确的结果： print(0.1 + 0.2) ---- 3.整型与浮点型的相互转换通常来说，两个数字类型的数字进行算术运算时...，运算后生成结果为最宽类型：两个整数运算，结果为整数（除法运算“/”除外，其运算结果为小数）。...两个浮点数运算，结果为浮点数。整数和浮点数运算，结果为浮点数。通过内置的数字类型转换函数可以显式地在数字类型之间进行转换： int(x)，将 x 转换为整数，x 可以是浮点数或字符串。

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NumPy 1.26 中文文档（五十七）

NumPy 将停止尝试递归地强制转换.dtype的结果。...NumPy 将停止尝试递归强制转换.dtype的结果。...（gh-13578） numpy.convolve和numpy.correlate的不精确匹配已被弃用当函数中找到mode参数不区分大小写和/或存在不精确匹配时，convolve和correlate现在会发出警告...NumPy 将停止尝试递归强制.dtype的结果。...(gh-13578) numpy.convolve和numpy.correlate的不精确匹配已经被弃用当在函数中找到mode参数的不精确匹配和/或忽略大小写时，convolve和correlate现在会发出警告

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理解JavaScript中的浮点数

双精度浮点数值能准确的表示高达53位精度的整数，从-253到253这个区间的所有整数都是有效的双精度浮点数，因此，尽管JavaScript中缺少明显的整数类型，但是依然可以进行整数运算。...同样的，如果浮点数值本身表示的就是一个小数（1.0），那么该数值也会被转换为整数。关于浮点数最后的警示是，我们应该时刻对它们保持警惕，浮点数看似跟其他语言的浮点数并无两样，但是它们是出了名的不精确。...甚至一些看起来最简单的算术运算都会产生不正确的结果。 0.1 + 0.2; // 0.30000000000000004 这里使用的必须是这个经典的例子，也是被当做面试题问过无数遍的问题。...尽管64位的精度已经相当高了，但是双精度浮点数也只能表示一组有限的数字，而不能表示所有的实数集。浮点运算只能产生近似的结果，四舍五入到最接近的可表示的实数。...关于浮点数会产生舍入误差的问题，有一点需要明确：这是使用基于IEEE754数值的浮点计算的通病，ECMAScript并非独此一家，其他使用相同数值格式的语言也存在这个问题。

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计算机程序的思维逻辑 (5) - 小数计算为什么会出错？

但实际上，即使在一些非常基本的小数运算中，计算的结果也是不精确的。...计算机是用一种二进制格式存储小数的，这个二进制格式不能精确表示0.1，它只能表示一个非常接近0.1但又不等于0.1的一个数。数字都不能精确表示，在不精确数字上的运算结果不精确也就不足为奇了。...很多数，十进制也是不能精确表示的，比如1/3, 保留三位小数的话，十进制表示是0.333，但无论后面保留多少位小数，都是不精确的，用0.333进行运算，比如乘以3，期望结果是1，但实际上却是0.999。...在误差足够小的时候，结果看上去是精确的，但不精确其实才是常态。怎么处理计算不精确计算不精确，怎么办呢？...float和double被称为浮点数据类型，小数运算被称为浮点运算。为什么要叫浮点数呢？这是由于小数的二进制表示中，表示那个小数点的时候，点不是固定的，而是浮动的。

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NumPy 1.26 中文官方指南（四）

Vector Extension Facility (SIMD) NumPy 现在在转换中产生浮点错误 F2PY 支持 value 属性为第三方 BitGenerators 添加了...兼容性注意事项 Distutils 对 clang 强制使用严格的浮点模型已删除复数类型的 floor division 支持 numpy.vectorize函数现在产生与基础函数相同的输出类...在 F2PY 中添加--f2cmap选项改进相同大小的不同 C 数值类型具有唯一的名称 argwhere 在 0 维数组上现在产生一致的结果为 random.permutation...封装数组的��写标志 numpy.nonzero 不应该再在 0d 数组上调用写入 numpy.broadcast_arrays 的结果会产生警告未来的变化 dtypes 中的形状为...1.6.1 修复的问题 1.6.0 亮点新功能新的 16 位浮点类型新的迭代器 numpy.polynomial 中的 Legendre、Laguerre

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编码篇－开发中关于数字的那些事儿

[s doubleValue] : 22.329999999999998 也许你说这有什么，四舍五入不就好了，可是当很多个被你四舍五入的数字进行大量的运算后，最终的结果和实际的结果之间的差异还是让人无法接受的...比较的时候也许少量的计算在你使用你四舍五入的数字后最终的结果和实际的差不多，但是当你进行浮点型小数之间的比较时就炸了 if ([@"0.01" floatValue]<0.01) 没错这个比较返回的是...首先了解如何用二进制表示小数（也就是如何把十进制小数转化为二进制表示）这一步很重要是你理解为什么出现误差的关键。...那些被裁掉丢失的数据就是造成浮点型数据保存后不精确的原因所在。...如何愉快与数字玩耍酌情避免使用 float ，更多地使用 double float类型的最大容量是8位（大于15万的浮点数字就会出现不精确了（笔者做过遍历测试），而double类型的容量为16位（

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讲解numpy.float64 object cannot be interpreted as an integer

讲解numpy.float64无法被解释为整数的问题在使用NumPy进行数组运算时，有时会遇到numpy.float64无法被解释为整数的错误。本文将解释产生这个错误的原因，并提供一些解决方法。...这通常发生在需要整数类型的运算或操作中。解决方法要解决这个问题，我们需要将numpy.float64类型的数据转换为整数类型。下面是几种常见的解决方法：1....示例代码：计算数组元素的累计和下面是一个使用NumPy计算数组元素累计和的示例代码，结合实际应用场景，展示了如何处理numpy.float64无法被解释为整数的问题。...: 7.85除法结果: 1.256取余结果: 0.14注意事项在进行浮点数计算时，由于浮点数的精度有限，可能会出现舍入误差。...因此，在比较浮点数是否相等时，应使用numpy.isclose()函数等进行比较，而不是直接使用==运算符。

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NumPy 1.26 中文文档（五十三）

如果你知道如何做，你可以提交一个拉取请求（PR）来修复，否则请提交一个问题。拼写错误和拼写错误处于较低的层次; 我们乐意听到它们，但可能无法迅速修复。这些也可以作为拉取请求或问题来处理。...如果您知道如何操作，请提交 pull 请求 (PR)进行修正；否则，请打开一个问题。拼写错误和拼写错误居于更低的位置；我们欢迎了解这种错误，但可能无法及时修复。...新增参数 equal_nan 兼容性注意事项 1D np.linalg.norm 保留浮点输入类型，即使结果是标量结构化（void）dtype 升级和比较的变化 NPY_RELAXED_STRIDES_CHECKING...dtype numpy.convolve和numpy.correlate的不精确匹配已被弃用 np.typeDict已正式弃用在创建类似数组时将引发异常四个ndarray.ctypes...C 数值类型具有唯一名称 argwhere现在对 0d 数组产生一致的结果为random.permutation和random.shuffle添加axis参数 np.random.multivariate_normal

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浮点数精度不再是困扰：Python高手的精准编程秘籍！解决Python浮点数精度问题！

当这两个近似值相加时，结果也是一个近似值，这个近似值可能并不完全等于我们期望的十进制结果。解决浮点数精度问题的方法 1....这可能导致一些看似简单的运算产生意外的结果，比如0.1 + 0.2不等于0.3。 Decimal模块的主要特点精确的小数运算：Decimal类型可以精确表示小数，避免了二进制浮点数的不精确性。...如何使用Decimal 首先，需要从decimal模块中导入Decimal类和getcontext()函数（用于获取或设置全局上下文）。...c = a + b # 输出结果 print(c) # 输出: 0.3 # 注意：Decimal对象可以直接进行数学运算，但不建议与float混合使用 # 错误的用法...整数除法后转浮点对于某些特定场景，可以先进行整数运算，然后再将结果转换为浮点数，以避免精度问题。

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解决ValueError: cannot convert float NaN to integer

NaN是一种特殊的浮点数，表示一个无效或未定义的数值。当我们进行一些计算而结果无法得到有效的数值时，会产生NaN。...例如：pythonCopy codeimport numpy as np# 假设出现错误的变量是xprint(x)如果输出中包含NaN，那么我们需要找到产生NaN值的原因，并采取相应的处理方法。...转换为浮点数如果我们确认了数据中并不包含NaN值，那么可以考虑将浮点数转换为整数。我们可以使用math模块或者numpy库中的相应函数来完成转换。...例如，进行0除以0的操作会得到NaN，或者对一个非数值类型的变量进行数值运算也会得到NaN。在Python中，NaN表示为浮点数表示法nan。 NaN的特点包括：NaN不等于任何数，包括自己。...对NaN进行比较操作，结果通常为False。对NaN进行数学运算操作，结果通常是NaN。在数据分析和处理中，NaN通常表示缺失的、无效的或不可计算的数据值。

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NumPy 1.26 中文文档（五十五）

其中一些现在除了引发错误外还会产生 FutureWarning，因为它们将来会映射到 NumPy 标量。...dtype的值或目标具有object dtype 时产生略有不同的答案。...(gh-12065) 更快的比较运算符比较函数（numpy.equal，numpy.not_equal，numpy.less，numpy.less_equal，numpy.greater和numpy.greater_equal...object dtype 时，可能会产生略有不同的答案。...(gh-12065) 更快的比较运算符比较函数（numpy.equal、numpy.not_equal、numpy.less、numpy.less_equal、numpy.greater和numpy.greater_equal

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农民工学CSAPP题目解析-前篇题目解答以及答疑总结

---- 目录一、信息的表示和处理 1. 掩码运算 2. c语言移位运算 3. 整形数据类型 4. size_t 计数 5. 重要的数字表示：UMax-无符号数最大值 TMin-补码最小值 6....带格式打印 7.CSAPP 练习题 2.25 -- 关于无符号数 -1 的不曾预料到的意外结果 8. XDR库中的安全漏洞 9. 浮点数带来的问题 ---- 一、信息的表示和处理 1....XDR库中的安全漏洞 9. 浮点数带来的问题浮点运算的不精确性能够产生灾难性的后果。...美国总审 .计局（GAO）对失败原因做了详细的分析［76］，并且确定底层的原因在于一个数字计 _算不精确。在这个练习中，你将重现总审计局分析的一部分。...问题是爱国者导弹的软件已经升级，可以使用更精确的函数来读取时间，但不是所有的函数调用都用新的代码替换了。结果就是，跟踪软件一次读取用的是精确的时间，而另一次读取用的是不精确的时间。

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Python3 四舍五入问题详解

“就本质来说，浮点算术是不精确的，而且程序员们很容易滥用它，从而使计算的结果几乎全部由噪声组成” –Donald Knuth（《程序设计艺术》( 第二卷) 半数值算法）一....，在舍入时会对结果产生影响，而round本身没有使用四舍五入规范，就造成了一些困惑。...的round出现同样问题： >>> numpy.round(1.255, 2) 1.25 >>> numpy.round(1.265, 2) 1.26 大多数浮点数出现“尾部乱码”与“999变异...在浮点数计算方面，我们有很多错觉，往往会将计算机的有限计算与代数中的计算相混淆，以至于对很多结果产生迷惑。...对于一个认真的程序员来说，如果想知道浮点数运算结果的确切性，需要了解计算机对浮点数的表示和处理方式。

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