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Python 浮点数精度

计算机在处理浮点数时会用二进制表示，遇到无法用二进制精确表示的十进制浮点数时便会根据精确度位数进行截断，Python 也不例外。...Python 精度 python 默认使用的是 double 精度， 浮点数在计算机中都是以二进制保存，当有无法精确表示的二进制数字时便会产生截断， 这就导致了在有限精度下，电脑为自己把精度范围外的小数...可以随时在 Python 环境下测试： 0.1+0.2 --> 0.30000000000000004 也就是说，如果你使用很精确的浮点数字计算的结果作为一个逻辑表达式时，可能会发生问题： 0.1...该数据除以 2^{64} 得到 0.1+0.2 的结果，就是 0.30000000000000004 以上流程基本就是 Python 内部计算 0.1+0.2 时的过程，其余语言也一样，这是由无限循环小数难以精确表示导致的...解决方案 如果有需要更高精度计算的需求，可以继续提升有效 bit 位数。

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    PHP和Python浮点数精度问题

    浮点数精度问题 下面的代码都是PHP代码，Python的浮点数精度问题可以使用下面同样的方法解决 $i = 0.58; echo intval($i*100); // 输出结果 57 ?...为啥输出了57 针对这个问题，逛了鸟哥的博客。（PHP浮点数的一个常见问题的解答） 主要需要理解的就是在计算机中浮点数转成二进制时是无限长的值。...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。...看似有穷的小数在计算机的二进制表示里实际上是无穷的。 解决方案 使用round()函数 $i = 0.58; echo round($i*100); // 输出结果 58

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    浮点数的运算精度丢失

    解惑 其实这设计到了计算机的浮点数存储是以二进制进行存储的。...那为什么python这些语言，我们在使用的时候没有察觉到这个问题呢？因为编译器自觉的帮我们做了近似的处理。 和十进制无法精确表示分数的1/3同样，二进制也无法精确表示十进制的小数。...8位多，python浮点数占用8个字节，64位。...那么如何做这种精度的计算呢？其实很简单，精度丢失是小数才会有，只要转成整数，就不会有这个问题了。比如Python中： (1.0+2.0)/10 结果：0.3， 没毛病。...当然，这个0.3也不是精确的0.3，但会在显示过程进行精度转换，通过整数运算，避免了小数运算过程中的丢失精度问题。

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    【Python】字符串 ④ ( Python 浮点数精度控制 | 控制数字的宽度和精度 )

    文章目录 一、Python 字符串格式化 1、浮点数精度问题 2、浮点数精度控制 一、Python 字符串格式化 ---- 1、浮点数精度问题 在上一篇博客 【Python】字符串 ③ ( Python...字符串格式化 | 单个占位符 | 多个占位符 | 不同类型的占位符 ) 中 , 拼接字符串中 , float 浮点类型出现如下情况 , 小数点后有 6 位 ; 代码示例 : # 不通过类型的占位符 name...has %f dollors" % (name, age, money) print(info) 执行结果 : Tom is 18 years old, has 88.880000 dollors 2、浮点数精度控制...使用 辅助符号 " m.n " 可以控制数据的 宽度 和 精度 ; m 用于控制宽度 , 如果 设置的 宽度 小于 数字本身的宽度 , 该设置不生效 ; n 用于控制小数点的精度 , 最后一位会进行四舍五入...; 浮点数精度控制示例 : 设置宽度 : %3d 用于设置宽度为 3 位 , 如果数字为 1 , 其被设置了 3 位的宽度 , 在打印时 , 会在 1 前面添加两个空格 ; 1 打印时为 [空格

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    浮点数比较的精度问题

    a,b,c局部变量值 如果变量 a , b 换 0.75 ， 0.5 可以看出运行出 c == 1.25 ,说明浮点数运算是不稳定的。 ?...所以，判断两个浮点数变量是否相等，不能简单地通过 "==" 运算符实现，浮点数进行比较时，一般比较他们之间的差值在一定范围之内。...=1.0 2 为什么浮点数精度会丢失 十进制小数转化为二进制数：乘以2直到没有了小数为止。 举个例子，0.9 表示成二进制数。...很显然，小数的二进制表示有时是不可能精确的。其实道理很简单，十进制系统中能不能准确表示出 2/3 呢？同样二进制系统也无法准确表示 1/10 。这也就解释了为什么浮点型精度丢失问题。...3 float 存储原理 float 型在内存中占 4 个字节。

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    浮点数运算丢失精度

    浮点数运算丢失精度 今天碰到了这样一个情况, 使我又去翻阅了原来课本, 在Pthon中如果输入下面这段程序: print(sys.float_info.max - 1.0) print(sys.float_info.max...再看 回顾了小数的保存之后, 再来回看之前的, 为什么浮点数最大值, 减去1之后, 本身没有任何变化呢? 要回答这个问题, 还需要知道两个浮点数在计算机中是如何进行计算的....如此说来, 浮点数的指数在进行转换的时候, 岂不是很容易丢失精度?...可以看到, 在开始数字之间相差不大的时候, 结果还是正确的. 但是之后只是对同一个数字做了一次加减, 就导致发生其精度丢失了. 其原因同样是因为在计算中对指数部分统一导致的....这时, 计算结果印证了之前的讨论. 如此说来, 小数在两个相差很多的数字之间进行运算的时候, 也容易导致丢失精度.

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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

    在知乎上上看到如下问题： 浮点数精度问题的前世今生？ 1.该问题出现的原因 ？ 2.为何其他编程语言，比如java中可能没有js那么明显 3.大家在项目中踩过浮点数精度的坑？...Javascript中才会出现，任何使用二进制浮点数的编程语言都会有这个问题，只不过在 C++/C#/Java 这些语言中已经封装好了方法来避免精度的问题，而 JavaScript 是一门弱类型的语言，...浮点数丢失产生原因 JavaScript 中的数字类型只有 Number 一种，Number 类型采用 IEEE754 标准中的 “双精度浮点数” 来表示一个数字，不区分整数和浮点数 (js位运算或许是为了提升...0.0011 0011 0011 0011…（无限循环） IEEE-745浮点数表示法存储结构 在 IEEE754 中，双精度浮点数采用 64 位存储，即 8 个字节表示一个浮点数 。...在 64 位的二进制中，符号位决定了一个数的正负，指数部分决定了数值的大小，小数部分决定了数值的精度。

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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

    2.为何其他编程语言，比如java中可能没有js那么明显 3.大家在项目中踩过浮点数精度的坑？ 4.最后采用哪些方案规避这个问题的？ 5.为何采用改方案？...中才会出现，任何使用二进制浮点数的编程语言都会有这个问题，只不过在 C++/C#/Java 这些语言中已经封装好了方法来避免精度的问题，而 JavaScript是一门弱类型的语言，从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型...浮点数丢失产生原因 JavaScript中的数字类型只有 Number 一种，Number 类型采用 IEEE754 标准中的 “双精度浮点数” 来表示一个数字，不区分整数和浮点数 (js位运算或许是为了提升...0.0011 0011 0011 0011…（无限循环） IEEE-745浮点数表示法存储结构 在 IEEE754 中，双精度浮点数采用 64 位存储，即 8 个字节表示一个浮点数 。...= 0.3 // true toFixed 不会四舍五入（Chrome） 1.335.toFixed(2) // 1.33 再问问一个 ：在js数字类型中浮点数的最高精度多少位小数？

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    小朋友学C语言（4）：单精度浮点数与双精度浮点数

    上节课 简单介绍了浮点数。计算机程序中的浮点数分为单精度浮点数和双精度浮点数。 单精度和双精度精确的范围不一样。 计算机里的最基本的存储单位用位(bit)来表示。bit只能用来存储0或1。...双精度（double）在计算机中存储占用8字节，64位，有效位数为16位（15位小数+小数点）。...不管是float还是double，在计算机中的存储都遵循IEEE规范，使用二进制科学计数法，都包含三个部分：符号位、指数位和尾数部分。...运行结果： a = 1.123456836 b = 2.123456789 从运行结果可以看出，单精度浮点数小数部分只有前6位是准确的，后三位是不准确的。...双精度小数部分9位都是准确的。

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    js浮点数精度问题详解

    引言--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。这个问题主要源于浮点数的存储方式。...为什么会出现这样的结果浮点数表示在计算机中，浮点数通常使用IEEE 754标准来表示。该标准将浮点数分为符号位、指数位和尾数位，使用科学计数法来表示一个浮点数。...该规范定义了浮点数的格式，对于 64 位的浮点数在内存中的表示，最高的 1 位是符号位，接着的 11 位是指数，剩下的 52 位为有效数字，具体表示方式如下：符号位 S：用于表示正负号。...前端数学库Math.js、Decimal.js和Big.js都是用于处理精确计算的JavaScript库。它们提供了更高精度的数学运算功能，解决了JavaScript中浮点数精度问题。...因此，在实际应用中，需要根据具体情况权衡精度和性能之间的平衡。总结--浮点数精度问题是计算机科学中一个常见的问题，由于二进制无法精确表示某些十进制小数，进行浮点数运算时可能会出现舍入误差。

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    PHP的microtime()函数 & 浮点数显示精度

    咳咳，我一直对这个函数的命名挺纠结的，明明返回的是秒，非要在名字带个micro，总让我以为返沪的是微秒（microseconds）。...其实这个函数的功能是返回带微秒的时间，PHP中声明如下： mixed microtime ([ bool $get_as_float = FALSE ] ) 关于返回值，文档中是这样描述的 By default...C3TZR1g81UNaPs7vzNXHueW5ZM76DSHWEY7onmfLxcK2iNqEzdqWuQmnpCyJU6THRZpQKPxkyrcBfQHaQwZHVUfHokgVkSZRcBPuPjhKjTJ6hAZgVx6Ypfg.png 可是为何浮点数形式表示的秒...其实这只是由于浮点数显示精度设定导致的，并不影响运算(比如求时间差值）精度。 如果想让其更高精度的显示，可以试试如下代码： <?...C3TZR1g81UNaPs7vzNXHueW5ZM76DSHWEY7onmfLxcK2iPJtsRXm4j3pugmKFsaTvJTiaXsgUnfCcHyA4DwDmQYgZ3djgQFNHe14g5iQeociD2HpwE4Mpdt.png 可见之前默认的浮点数显示精度为

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    Python中的浮点数和小数

    简介 float类型，即浮点数，是Python内置的对象类型；decimal类型，即小数类型，则是Python的标准库之一decimal提供的对象类型，也是内置的。...了解decimal类型的最佳资料，就是它的官方文档：https://docs.python.org/3/library/decimal.html。...在浮点数运算中，总会有误差的，这一点在下面会显示出来。要解决浮点数运算的误差问题，decimal所创建的小数类型，则是一种比较好的选择。 float类型 用浮点数运算，好处是方便、而且速度快。...>>> from decimal import Decimal >>> Decimal(0.01) == Decimal("0.01") False 在本例中，我们期望这些小数值相等，但由于浮点数的精度问题...如果强调防止浮点数精度问题带来的细微错误，使用小数利大于弊。一定要注意，创建实例的时候，参数要用字符串。

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    关于PHP浮点数精度损失问题

    $f = 0.57; echo intval($f * 100); //56 结果可能有点出乎你的意外，PHP遵循IEEE 754双精度： 浮点数, 以64位的双精度, 采用1位符号位(E), 11指数位...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....再来看看小数用二进制怎么表示： 乘2取整，顺序排列，即将小数部分乘以2，然后取整数部分，剩下的小数部分继续乘以2，然后取整数部分，剩下的小数部分又乘以2，一直取到小数部分，但是像0.57这样的小数像这样一直乘下去...，小数部分不可能为0.有效位的小数用二进制表示却是无穷的。...不难看出上面意外的结果了吧。

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    浮点数原理与精度损失问题

    写在前面 碰巧最近定义接口的时候碰到了浮点数精度的问题，稍微整理了浮点数的一些知识点： 浮点数的底层表示 浮点数的精度损失问题 浮点数的表示范围和精度 小数的二进制表示 image.png 指数部分决定了数的大小范围...，有效数字部分决定了数的精度。...为了方便和float32浮点数做对比，我们构造一个32位精度的定点数，其中小数点固定在23bit处： ?...精度损失 十进制中的0.5（代表分数1/2）表示二进制中的0.1（等同于分数1/2），我们可以把十进制中的小数部分乘以2作为二进制的一位，然后继续取小数部分乘以2作为下一位，直到不存在小数为止。...以0.2这个无法精确表示成二进制的浮点数为例： ? 因此十进制下的0.2无法被精确表示成二进制小数，这也是为什么十进制小数转换成二进制小数时会出现精度损失的情况。

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    单精度浮点数的取值，表示以及相关

    单精度浮点数可以表示1.175 * 10-38（1.00…0×2^-126）的数据而不损失精度。 0-00000001-00000000000000000000001(22个0，最后一位是1) ?...浮点数最小能表示的是当阶码都是0时，表示2^-126*0.fractionbits ? ps:以上图片是从 这个网址 截取。...，有一步是对阶，也就是比较阶码的大小然后再获得浮点数实际大小。...为了方便比较大小，浮点数使用移码表示阶码。 移码，顾名思义，就是当前码通过(在坐标轴上)移动之后获得的码，而移动的距离称为偏置(bias)。...ps：为什么为什么用127做偏置而不是128：据说是为了让数的表示范围对称( 原文 )，但是感觉比较牵强而且也不比用128时对称 半精度与单精度的转换 主要是最近在研究f16和f32的转换才看了上面一堆东西

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    系统的讲解 - PHP 浮点数高精度运算

    记录下，工作中遇到的坑 ......永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位，也永远不要比较两个浮点数是否相等。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。...', ','); //输出：340,888,999.00 扩展 MySQL 浮点型字段 在 MySQL 中，创建表字段时也有浮点数类型。...浮点数类型包括单精度浮点数（float）和双精度浮点数（double）。 同理，不建议使用浮点数类型！！！ 浮点数存在误差，当我们使用精度敏感的数据时，应该使用定点数（decimal）进行存储。...小结 通过浮点数精度的问题，了解到浮点数的小数用二进制的表示。 分享了用 PHP 任意精度数学函数，来进行高精度运算。

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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。...32 位浮点数用 1 位表示数字的符号，用 8 位来表示指数，用 23 位来表示尾数，即小数部分。作为有符号整数的指数可以有正负之分。小数部分用二进制（底数 2 ）小数来表示。...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): ?...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。...32 位浮点数用 1 位表示数字的符号，用 8 位来表示指数，用 23 位来表示尾数，即小数部分。作为有符号整数的指数可以有正负之分。小数部分用二进制（底数 2 ）小数来表示。...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): ?...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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