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PHP float 精度

21) "123456789.11000999808" var_dump($a === $b); // bool(false) - 说明 $a 还是携带着 float精度 var_dump($b...dump((int) round($n * 100)); // 1999 分析 看文档: gettype | php.net Float 浮点型 | php.net 浮点型(也叫浮点数 float,双精度数...如果确实需要更高的精度,应该使用任意精度数学函数或者 gmp 函数。 实例 1:说明在 PHP 中 float 与 dobule 是一回事。在 C 级别,所有内容都存储为 double。...实例 2、3:float 的比较结果是 _视情况而定_,永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位。 实例 4:出现这个问题是因为浮点数计算涉及精度,当浮点数转为二进制时有可能会造成精度丢失。...N 时,N 后的数会被舍去,导致精度丢失。

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js float运算精度问题

先放个前辈的文章:JavaScript数字精度丢失问题总结 今天遇到了19.99*100的问题,答案不等于1999,因为在javascript中浮点数的计算是以2进制计算的。...自己写了一波解决方法(不能单纯的乘Math.pow(10,N)变成整数运算完再除掉,因为乘也会有精度问题,就像题面19.99*100不等于1999。)...然后上网一查,自己的方法其实早就有啦,而且网上的更全面,所以摘抄下来一个备用: /** * 加法运算,避免数据相加小数点后产生多位数和计算精度损失。...被减数 | num2减数 */ function numSub(num1, num2) { var baseNum, baseNum1, baseNum2; var precision;// 精度...", "")) / Math.pow(10, baseNum); }; /** * 除法运算,避免数据相除小数点后产生多位数和计算精度损失。

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    java float double精度为什么会丢失?浅谈java的浮点数精度问题

    由于对float或double 的使用不当,可能会出现精度丢失的问题。问题大概情况可以通过如下代码理解: ?...IEEE 754 定义了32 位和 64 位双精度两种浮点二进制小数标准。 IEEE 754 用科学记数法以底数为 2 的小数来表示浮点数。...对于64 位双精度浮点数,用 1 位表示数字的符号,用 11 位表示指数,52 位表示尾数。如下两个图来表示: float(32位): ? double(64位): ?...也就是说 20014999 虽然是在float的表示范围之内,但 在 IEEE 754 的 float 表示法精度长度没有办法表示出 20014999 ,而只能通过四舍五入得到一个近似值。...总结: 浮点运算很少是精确的,只要是超过精度能表示的范围就会产生误差。往往产生误差不是 因为数的大小,而是因为数的精度。因此,产生的结果接近但不等于想要的结果。

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    java float double精度为什么会丢失?浅谈java的浮点数精度问题

    由于对float或double 的使用不当,可能会出现精度丢失的问题。问题大概情况可以通过如下代码理解: ?...IEEE 754 定义了32 位和 64 位双精度两种浮点二进制小数标准。 IEEE 754 用科学记数法以底数为 2 的小数来表示浮点数。...对于64 位双精度浮点数,用 1 位表示数字的符号,用 11 位表示指数,52 位表示尾数。如下两个图来表示: float(32位): ? double(64位): ?...也就是说 20014999 虽然是在float的表示范围之内,但 在 IEEE 754 的 float 表示法精度长度没有办法表示出 20014999 ,而只能通过四舍五入得到一个近似值。...总结: 浮点运算很少是精确的,只要是超过精度能表示的范围就会产生误差。往往产生误差不是 因为数的大小,而是因为数的精度。因此,产生的结果接近但不等于想要的结果。

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    掌握Python数值精度float和Decimal的使用与对比

    本文将对比Python中常用的float类型和Decimal模块,讨论它们在精度、性能和适用性方面的不同,并提供选择它们的实际建议。...Decimal完全用Python编写,可以控制计算中的舍入、精度等。...float和Decimal的性能考量 尽管Decimal能提供更高的精度,但这也意味着牺牲了性能。由于float是使用硬件级支持的二进制浮点数实现的,它在执行数学运算时比Decimal模块要快得多。...何时使用float,何时使用Decimal 总结起来,如果你不需要非常高的数值精度,并且需要快速执行数学运算,使用float是有意义的。...如果你的应用需要高精度的十进制表示和运算,如货币计算或者精确的科学计算,那么Decimal将是更好的选择。 考虑到精度和速度之间的权衡,开发者需要根据具体的应用场景做出明智的数据类型选择。

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    java float double精度为什么会丢失?浅谈java的浮点数精度问题

    由于对float或double 的使用不当,可能会出现精度丢失的问题。问题大概情况可以通过如下代码理解: ?...IEEE 754 定义了32 位和 64 位双精度两种浮点二进制小数标准。 IEEE 754 用科学记数法以底数为 2 的小数来表示浮点数。...对于64 位双精度浮点数,用 1 位表示数字的符号,用 11 位表示指数,52 位表示尾数。如下两个图来表示: float(32位): ? double(64位): ?...也就是说 20014999 虽然是在float的表示范围之内,但 在 IEEE 754 的 float 表示法精度长度没有办法表示出 20014999 ,而只能通过四舍五入得到一个近似值。...总结: 浮点运算很少是精确的,只要是超过精度能表示的范围就会产生误差。往往产生误差不是 因为数的大小,而是因为数的精度。因此,产生的结果接近但不等于想要的结果。

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    Python中float类型、float32类型和float64类型的表示精度,所需内存及其之间的转换

    参考链接: Python float() 1. 表示精度和所需内存  float类型和float64类型是一样的,都需要64个bits,而float32需要32个bits。...精度方面,float类型和float64类型在十进制中可以有16位,而float32类型在十进制中有8位,如下:  >>> x = np.float64(1/3) >>> x 0.3333333333333333...‘float’转’float64’          x        x     x原本是’float’类型的  x = np.float64(x) 经过上面的         x        x...    x就变成了’float64’类型  2.’float64’转‘float’          y        y     y原本是’float64’类型的  y = np.float(y) 经过上面的...‘float64’与‘float32’之间的转换  >>> x = np.float64(1/3) >>> x 0.3333333333333333 >>> y = np.float32(x) >>>

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    python中的float类型计算精度不高的问题(已解决)

    ) n = int(m*(m-1)/2*(m-2)/3*(m-3)/4) # 首先大家可以注意一个点,我在这里注意到了要把结果转换为int类型 print(n) 那么大家可以运行一下这个程序,其实如果精度较低的情况下...,答案是没有问题的,但是此题正好碰到了它的最高精度,会发现结果相差不多,导致我没有全ac,于是我开始探寻原因 其实我最开始没有主要float类型,直到一个dl告诉我把他改为这样就好 代码如下 m = int...(input()) n = m*(m-1)//2*(m-2)//3*(m-3)//4 print(n) 此时,我才想起来python内部将“/”默认为float除法,根据计算机给予的float类型的精度本身就是小于...c++中的unsigned long long类型 查阅为2的53次方,自然不满足题意,float就会取一个近似值(这不糊弄人吗?...[doge]) 上边代码应该时最简单的改法了,但是其实还有一种改法 就是提高精度(利用python中的decimal模块)即可。

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    计算误差的真相:为什么 float 加法会出现精度损失?

    1.2、float类型的特点,包括精度限制float类型是一种浮点数类型,用于表示带有小数的数字。...单精度float类型只能表示单精度浮点数,即32位(4字节)的浮点数。运算速度快:由于占用空间少,所以float类型的运算速度比较快。...可用科学计数法表示:由于float类型的精度有限,因此可以使用科学计数法来表示超过范围的数字。float类型是一种精度有限但可以快速运算的浮点数类型。在处理较大或较小的数字时,需要注意其精度限制。...三、如何减少float相加精度损失?在进行浮点数相加时,精度损失是不可避免的,但可以通过一些方法来尽可能地减少精度损失。尽量避免使用float类型进行累加操作。将相近的数值合并。...对于需要高精度计算的场景,采用相关算法优化。四、实例说明 4.1、实验数据对比展示float相加精度损失由于浮点数的精度有限,相加时可能会出现精度损失。

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    float double取值范围_double float区别

    Java浮点数 浮点数结构 要说清楚Java浮点数的取值范围与其精度,必须先了解浮点数的表示方法,浮点数的结构组成,之所以会有这种所谓的结构,是因为机器只认识01,你想表示小数,你要机器认识小数点这个东西...,0);//结果为1.0 //另外NaN == NaN; false 浮点数精度 精度是由尾数决定的,为什么?...所以精度主要是看尾数的值。...=106.92,所以float精度为6~7位,能保证6位为绝对精确,7位一般也是正确的,8位就不一定了(但不是说8位就绝对不对了),注意这里的6~7位是有效小数位(大的数你先需要转换成小数的指数形式,...double 计算方式同float,double的尾数:52位, 2 − 52 2^{-52} 2−52=2.220446049250313E-16,最小是16位,但最小不是1.0E-16,所以精度是15

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