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js浮点数精度问题详解

浮点数精度问题是指在计算机中使用二进制表示浮点数时，由于二进制无法精确表示某些十进制小数，导致计算结果可能存在舍入误差或不精确的情况。

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一个函数让你看懂 'Why 0.1+0.2!=0.3'

由于 JavaScript中没有将小数的二进制转换成十进制的方法，于是手动实现了一个。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

【JS】527- 关于 JS 中的浮点计算

原文地址：http://eux.baidu.com/blog/fe/关于js中的浮点运算

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浮点数精度问题透析:小数计算不准确+浮点数精度丢失根源

之前自己答的不是满意（对陈嘉栋的回答还是满意的），想对这个问题做个深入浅出的总结

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浮点数精度问题透析:小数计算不准确+浮点数精度丢失根源

例如在 chrome js console 中： alert(0.7+0.1); //输出0.7999999999999999 之前自己答的不是满意（对陈嘉栋的回答还是满意的），想对这个问题做个深入浅出的总结

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为什么 JavaScript 中 0.1+0.2 不等于 0.3 ？

在 js 中进行数学的运算时，会出现0.1+0.2=0.300000000000000004的结果，一开始认为是浮点数的二进制存储导致的精度问题，但这似乎不能很好的解释为什么在同样的存储方式下0.3+0.4=0.7可以得到正确的结果。本文主要通过浮点数的二进制存储及运算，和IEEE754下的舍入规则，解释为何会出现这种情况。

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JSON

JSON（JavaScript Object Notation, JS对象标记）是一种数据格式，不是一种编程语言。JSON和JavaScript对象区别，就像“斑马线”和“斑马”，“斑马线”基于“斑马”身上的条纹来呈现和命名，但是“斑马”和“斑马线”是两种东西。不要混淆!

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理解浮点数

相信大家在平常的 JavaScript 开发中，都有遇到过浮点数运算精度误差的问题。

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数值分析笔记（2）——有效数字

有效数字下面有解答，这里读者可以先自己想想。有效数字与绝对误差限的关系即任何一种数字我们都可以转换成标准浮点数的形式。上图的 m 就是上上图中浮点数里面的 m 次幂的 m 。我们尽量保留尽可能多的有效数字就是为了减小绝对误差。例题：回到一开始的例题：上面这3个数字，对于 \pi 来说，他们的有效数字的位数分别是多少？答案分别是：2位有效数字，3位有效数字，2位有效数字（因为 \pi = 3.14159 \dots ，所以 5 不算）。有效数字与相对误差限的关

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sql 四舍五入保留两位小数

数据库里的 float momey 类型，都会精确到多位小数。但有时候我们不需要那么精确，例如，只精确到两位有效数字。

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浮点数怎样才能没有误差？

我们都知道，任何数据到了计算机中都只可能是二进制，浮点数也没有例外，正因为如此，有些浮点数在存储过程中会产生精度丢失，比如 0.2。那么有没有什么方式来阻止浮点数的精度丢失，其实很简单，自己实现一个浮点数的类然后定义各种方法不就行了吗？这确实可行，但是就没有别人帮我实现好吗？其实早就有了，它就是模块 decimal。

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关于 IEEE 754 浮点数一些设计细节的疑问解释

计算机系统课程上讲到的 IEEE 754 32位浮点数一些规则细节的个人理解与解释。老师在课上已经把各个细节都大致讲过了，这篇文章是给课后对这些细节还感兴趣的同学，做补充解释和扩展。

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浮点数在计算机中的表示

上面这条语句声明并定义了一个整型 int 变量 num 为 9；在普通的 32 位计算机中，用四个字节表示 int，其二进制表示为：

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编辑器对于内存的使用——数据的保存与访问使用（浮点数篇）

在上一篇文章中我们已经讨论了整形在编辑器中是如何使用和保存的了，详情请见这篇文章——

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C语言/整型和浮点数在内存中的存储

short （ unsigned short [int] 、signed short [int] ）

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【C语言】关于整数和浮点数在内存中存储方式

对于正整数的储存，三者相同对于负整数的储存,如下： 1 0000000 00000000 00000000 00000000

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浮点数的二进制表示

我很惊讶，num和*pFloat在内存中明明是同一个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么大？

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C语言进阶：浮点型数据的存储

注意在定义 float 类型的变量时，默认是 double 型的，在数据后面加个 f 就是float类型的了。

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控制Python浮点数输出位数

在Python的一些长效任务中，不可避免的需要向文本文件、二进制文件或者数据库中写入一些数据，或者是在屏幕上输出一些文本，此时如何控制输出数据的长度是需要我们注意的一个问题。比如对于一个二进制文件，如果输出的浮点数长度一直在发生变化，则写入到文件之后，读取的人按照比特位进行读取就会读到一堆错误的数据。因此，我们需要控制输出位数，尤其是浮点数要格外小心。

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数据在内存中的存储（2）

通过输出的结果，我们可以得知：一个数以整型的形式放进去，再以整型或浮点型的形式拿出来，结果是不一样的；一个数以浮点型的形式放进去，再以整型或浮点型的形式拿出来，结果也是不一样的。因此，我们可以推出：整型和浮点型在内存中的存储方式是有差异的！

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Oracle数据类型之number

s：小数位，scale，是小数点右边的位数，取值范围是-84~127，默认值取决于p，如果没有指定p，那么s是最大范围，如果指定了p，那么s=0。

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JavaScript 中 0.1 + 0.2 的精度以及数字类型的整理

JavaScript 中的所有数字都是浮点数，使用 64 位二进制来表示，也叫做双精度浮点型，这种方式出自于 IEEE-754 标准。

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数据在内存中的存储

负整数原码、反码、补码各不相同：原码：直接将数值按照正负数的形式翻译成⼆进制得到的就是原码。反码：将原码的符号位不变，其他位依次按位取反就可以得到反码。补码：反码+1就得到补码。

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C / C++ 保留两位小数（setprecision(n)的一些用法总结）「建议收藏」

做题遇到保留两位小数的题目，课本上写的又多又杂，网上查来的也是一堆内容需要筛选，눈_눈还是自己总结一下吧。

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浮点数详解

关于浮点数，很多人只是知道浮点数就是小数，简单来说，因为所有的小数都可以用科学计数法来表示，而小数点可能也会随之发生“浮动”，故称之为浮点数。举个例子，有这样一个数字：1999.99，如果用科学计数法表示则为1.99999*10^3，在这个过程中我们很明显地看到了小数点发生了“浮动”，浮点数的名字也由此得来。

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用javascript分类刷leetcode24.其他类型题(图文视频讲解)1

73. 矩阵置零（ medium）给定一个 m x n 的矩阵，如果一个元素为 0 ，则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用原地算法。示例 1：图片输入：matrix = [1,1,1,1,0,1,1,1,1]输出：[1,0,1,0,0,0,1,0,1]示例 2：图片输入：matrix = [0,1,2,0,3,4,5,2,1,3,1,5]输出：[0,0,0,0,0,4,5,0,0,3,1,0]提示：m == matrix.lengthn == matrix0.length1 <= m, n <

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贴片电阻丝印是什么意思「建议收藏」

贴片电阻是电路原理中最常见的电子器件，在一块电路板上使用量较大的将会便是电阻器和电容器了。电阻由于体型小，非常容易设备电焊焊接，能极大地提升批量生产高效率、减少错误率、控制成本，因此应用愈来愈普遍。贴片电阻表层一般都是印着丝印油墨，其丝印油墨带表了不一样的电阻值信息内容，电阻的丝印油墨怎样讲解。

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【C语言进阶】内存中浮点数的存储规则

根据国际标准IEEE（电气和电子工程协会） 754，任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式：

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整数和浮点数在内存中存储

在计算机系统中，数值一律用补码来表示和存储。原因是，使用补码，可以使符号位和数值域统一处理，同时，还可以使加法和减法统一处理（CPU中只有加法器）。此外，原码和补码相互转换，运算过程相同，不需要额外硬件电路。

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Oracle数据库存储number类型数据「建议收藏」

oracle的number类型是oracle的内置类型之一，是oracle的最基础数值数据类型。在9iR2及其以前的版本中只支持一种适合存储数值数据的固有数据类型，在10g以后，才出现了两种新的数值类型，即推出本地浮点数据类型(Native Floating-Point Data Types): BINARY_FLOAT(单精度32位)和BINARY_DOUBLE(双精度64位). 这些新数据类型都是基于IEEE二进制浮点运算标准,ANSI/IEEE Std 754-1985 [IEEE 754]，使用这些类型时要加上文字f(BINARY_FLOAT)或者d(BINARY_DOUBLE)，比如2.07f、3.000094d。

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数值分析有效数字计算

设数x是数x的近似值，如果x的绝对误差限是它的某一数位的半个单位，并且从x左起第一个非零数字到该数位共有n位，则称这n个数字为x的有效数字，也称用x近似x时具有n位有效数字。 —《数值分析（第2版）》张铁阎家斌冶金工业出版社

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【海贼王编程冒险 - C语言海上篇】C语言中的数据类型有哪些？又是如何存储？

三种表示方法均有符号位和数值位两部分，符号位都是用 0 表示 “ 正 ” ，用 1 表示 “ 负 ” ，而数值位

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【C数据存储详解】（2）——深度剖析浮点型数据在内存中的存取

看到第一个和第四个就是如我们分析的一样，但是另外两个的结果，为什么是 0.00000 和 1091567616 呢？

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数据处理基础（一）

《实验设计与数据处理》是于 2009 年 10 月由化学工业出版社出版的图书，作者是张成军。本书通过典型实例介绍了常用实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用。

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浮点数的坑很深，但不多

大家好，我是扔物线朱凯。刚才那个 0.1 + 0.2 不等于 0.3 的情况是真实存在的，不信你可以亲自试一下。我用的是 Kotlin，你换成 Java、JavaScript、Python、Swift 也都是这样的结果。要解决它也简单，在数值的右边加个 f，把它从双精度改成单精度的就可以了：

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轻松拿捏C语言——【数据在内存中的存储】

有符号的整数，三种表示方法均有符号位和数值位两部分，符号位都是用0表示“正”，用1表示“负”，最高位的⼀位是被当做符号位，剩余的都是数值位。

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C语言——浮点数

前言：总有一个人会在路口与你相遇，久别重逢的，会告诉你是怎么来到的这里，素未谋面的会教你放下执念，忘了何故在此，而往后新的地方义无反顾地走去。离开这么久重新回到旅途，希望大家继续加油！！！

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整数和浮点数在内存中的存储（大小端字节序，浮点数的存取）

三种表示方法均有符号位和数值位两部分，数值位的最高位被当作符号位，其中0表示“正”，1表示“负”，剩余的位则为数值位。

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整数和浮点数在内存中的存储

三种表示方法均有符号位和数值位两部分，数值位的最高位被当作符号位，其中0表示“正”，1表示“负”，剩余的位则为数值位。

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NUMBER长度的误解

NUMBER类型是Oracle的一种变长数值类型，他的取值范围是10^(-130)-10^126(不包括)，精度是38位，存储空间是1-22字节。

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一道题让你理解浮点型数据在内存的存储方式

首先,编程题编程题如下 #include<stdio.h> int main() { int n = 9; float* pFloat = (float*)&n; printf("n的值为：%d\n", n); printf("*pFloat的值为：%f\n", *pFloat); *pFloat = 9.0; printf("num的值为：%d\n", n); printf("*pFloat的值为：%f\n",*pFloat); re

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【C语言】探索数据的存储（下篇）

我们想象一下，-1此时是放在unsigned int i里面的，对于无符号类型来说，站在它的角度来说，-1的补码是32个1，最高位不是符号位，所以代表很大的数，画个图理解一下：

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深度剖析数据在内存中的存储

计算机中的符号数有三种表示方法，即原码、反码和补码。三种表示方法均有符号位和数值位两部分，符号位都是用0表示“正”，用1表示“负”，而数值位，三种表示方法各不相同。

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C语言--数据存储

char 字符数据类型 short 短整型 int 整型 long 长整型 long long 更长的整型 float 单精度浮点数 double 双精度浮点数

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整数和浮点数在内存中的存储详解（原码、反码、补码，大小端字节序，浮点数的存取）

三种表示方法均有符号位和数值位两部分，数值位的最高位被当作符号位，其中0表示“正”，1表示“负”，剩余的位则为数值位。

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不可忽视的PHP数据精度损失问题

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电阻的型号命名方法_旺诠电阻命名规则

1、5%精度的命名:RS-05K102JT 2、1%精度的命名:RS-05K1002FT R -表示电阻 S -表示功率0402是1/16W、0603是1/10W、0805是1/8W、1206是1/4W、 1210是1/3W、1812是1/2W、2010是3/4W、2512是1W。 05 -表示尺寸(英寸):02表示0402、03表示0603、05表示0805、06表示1206、1210表示1210、1812表示1812、10表示2010、12表示2512。 K -表示温度系数为100PPM, 102-5%精度阻值表示法:前两位表示有效数字，第三位表示有多少个零，基本单位是Ω，102=1000Ω=1KΩ。1002是1%阻值表示法:前三位表示有效数字，第四位表示有多少个零，基本单位是Ω，1002=10000Ω=10KΩ。 J -表示精度为5%、F-表示精度为1%。 T -表示编带包装贴片电阻阻值误差精度有±1%、±2%、±5%、±10%精度，常规用的最多的是±1%和±5%， ±5%精度的常规是用三位数来表示例例512，前面两位是有效数字，第三位数2表示有多少个零，基本单位是Ω,这样就是5100欧，1000Ω=1KΩ,1000000Ω=1MΩ 为了区分±5%，±1%的电阻，于是±1%的电阻常规多数用4位数来表示，这样前三位是表示有效数字，第四位表示有多少个零4531也就是4530Ω，也就等于4.53KΩ

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深度分析数据在内存中的存储形式

一个变量的创建是要在内存中开辟空间的。空间的大小是根据不同的类型而决定的。那接下来我们谈谈数据在所开辟内存中到底是如何存储的？比如：

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浮点数在内存中的存储

一个小数，如5.5，它在存储进入计算机之前会先转化成科学计数法的形式，先将5.5转化为二进制形式，即101.1，接着转化成科学计数法的形式便是1.011*2²，再进一步转化为国际标准IEEE（电气和电子工程协会）的形式，那么什么是国际标准IEEE的形式呢？

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