精华内容
下载资源
问答
  • 在python中浮点数计算是不精确的的,想要精确计算浮点数,需要调用decimal这个模块 decimal是十进制类型 decimal.Decimal(x) #x可以是一个整数或字符串,但不能是浮点数 import decimal a = decimal.Decimal...

    python精确计算

    在python中浮点数计算是不精确的的,这是因为小数以二进制形式表示时的有穷性导致的。想要精确计算浮点数,需要调用decimal这个模块,decimal是十进制类型

    在这里插入图片描述
    decimal.Decimal(x) #x可以是一个整数或字符串,但不能是浮点数

    import decimal
    a = decimal.Decimal(9876)
    b = decimal.Deciaml(“54321.01234567898754321”)
    a + b
    Decimal(‘64197.012345678987654321’)

    decimal.Deciaml.from_float(x); #x可以是一个浮点数

    Deciaml.from_float(0.1)
    Decimal(‘0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625’)

    Decimal.from_float(float(‘nan’));
    Decimal(‘NaN’)

    Decimal.from_float(float(’-inf’));
    Decimal(’-Infinity’)

    Python 中的 float 类型使用C语言的 double 类型进行存储。 float 对象的值是以固定的精度(通常为 53 位)存储的二进制浮点数,由于 Python 使用 C 操作,而后者依赖于处理器中的硬件实现来执行浮点运算。 这意味着就浮点运算而言,Python 的行为类似于许多流行的语言,包括 C 和 Java。

    许多可以轻松地用十进制表示的数字不能用二进制浮点表示。例如,之后:

    x = 1.2

    为 x 存储的值是与十进制的值 1.2 (非常接近) 的近似值,但不完全等于它。 在典型的机器上,实际存储的值是:

    1.0011001100110011001100110011001100110011001100110011 (binary)
    确切地说:

    1.1999999999999999555910790149937383830547332763671875 (decimal)
    典型的 53 位精度为 Python 浮点数提供了 15-16 位小数的精度。

    展开全文
  • js浮点数乘法是有误差的,这个问题是在很久以前一次项目计算中发现的,那么接下来就说一下如何修正这个误差。 下面直接上代码吧,简单来说就是以小数点为基准进行切割,将是浮点数的转为整数进行计算,最后再放大...

    js浮点数乘法是有误差的,这个问题是在很久以前一次项目计算中发现的,那么接下来就说一下如何修正这个误差。

    下面直接上代码吧,简单来说就是以小数点为基准进行切割,将是浮点数的转为整数进行计算,最后再放大小数点后N倍还原正确计算结果。

    =========> 比如计算 0.14*10
    
    // 直接答案 1.4000000000000001 这显然不是我们想要的结果
    
    function accMul(arg1, arg2) {
    
    	let m = 0;
    	const s1 = arg1.toString();
    	const s2 = arg2.toString();
    
    	if (s1.includes('.')) {
    		m += s1.split('.')[1].length;
    	}
    
    	if (s2.includes('.')) {
    		m += s2.split('.')[1].length;
    	}
    
    	return Number(s1.replace('.', '')) * Number(s2.replace('.', '')) / Math.pow(10, m);
    }
    
    //调用accMul accMul(0.14, 10) 得到 1.4 这才是我们想要的
    
    展开全文
  • 计算机编程语言里浮点数计算会存在精度丢失问题(或称舍入误差),其根本原因是二进制和实现位数限制有些数无法有限表示 * 以下是十进制小数对应的二进制表示 * 0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…...

    eg:一个整数*一个小数出现的结果是

    计算机编程语言里浮点数计算会存在精度丢失问题(或称舍入误差),其根本原因是二进制和实现位数限制有些数无法有限表示
     * 以下是十进制小数对应的二进制表示
     *      0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…(1001无限循环)
     *      0.2 >> 0.0011 0011 0011 0011…(0011无限循环)
     * 计算机里每种数据类型的存储是一个有限宽度,比如 JavaScript 使用 64 位存储数字类型,因此超出的会舍去。舍去的部分就是精度丢失的部分。
    核心方法:实现加减乘除运算,确保不丢失精度
         * 思路:把小数放大为整数(乘),进行算术运算,再缩小为小数(除)


     

     

    转载出自https://www.cnblogs.com/SuperLiangG/p/5964439.html

    展开全文
  • 【python】浮点数计算时的误差问题

    千次阅读 2019-05-06 19:45:31
    python不建议直接将两个浮点数进行精确的计算,因为python中的浮点数计算存在一个误差问题,例如: 出现这种问题的原因是,计算机中保存数字的寄存器是使用二进制来保存数字的,有的有限十进制小数只能使用无限的二...

    python浮点数计算的问题

    python不建议直接将两个浮点数进行精确的计算,因为python中的浮点数计算存在一个误差问题,例如:
    在这里插入图片描述
    出现这种问题的原因是,计算机中保存数字的寄存器是使用二进制来保存数字的,有的有限十进制小数只能使用无限的二进制小数表示
    首先看一下将十进制小数转换为二进制的过程为:

    将小数乘以2,取出整数部分作为二进制表示的第1位;然后再将小数部分乘以2,将得到的整数部分作为二进制表示的第2位;以此类推,直到小数部分为0。

    例如【5.20-5】的结果是0.2时,使用二进制表示就是:0.0011 0011 0011…
    是个无限循环小数。
    而内存只会划分有限的空间来保存一个小数,所以当我们想要保存这个0.2的数字时,只会截取二进制数字中的一部分来保存,而当我们重新通过被截取的二进制数字来计算对应的十进制数字,就会产生误差。

    当然不是所有浮点数计算结果都会产生这种误差,例如十进制小数0.25可以使用有限的二进制小数表示,所以当浮点数的计算结果是这些数时就不会有误差:
    在这里插入图片描述

    python如何解决浮点数计算误差


    方法一:
    如果你只希望浮点数精确到某个精度即可,那可以使用浮点数自带的精度计算。
    在这里插入图片描述

    方法二:
    也可以使用round()函数,直接四舍五入。如果round()函数中不指定第二个参数的话,默认四舍五入到整数位,否则精度最多保存到第二个参数长度的小数位:

    In [1]: 4 - 3.6
    Out[1]: 0.3999999999999999
    
    In [2]: round(4 - 3.6)
    Out[2]: 0.0
    
    In [3]: round(4-3.6,2)
    Out[3]: 0.4
    
    In [4]: round(4-3.6,5)
    Out[4]: 0.4
    
    In [5]: round(2.55555,3)
    Out[5]: 2.556
    
    In [6]: round(2.555,30)
    Out[6]: 2.555
    
    
    
    In [7]: round(2.5)  #注意这个从python3开始是向偶数看齐,即整数部分为偶数时舍弃小数部分,为奇数时进一位
    Out[7]: 3.0  #python3输出为2
    
    In [8]: round(3.5)
    Out[8]: 4.0
    

    方法三:
    使用decimal模块:
    在这里插入图片描述
    注意,decimal函数中的参数是字符串
    另外Decimal的引入申明为:

    from decimal import Decimal
    



    参考:
    https://blog.csdn.net/xiaodongxiexie/article/details/54933753

    展开全文
  • 1.浮点数运算误差

    2016-03-06 14:01:01
     浮点数计算可能存在误差,如正确答案为1,实际存储值为0.999999999 int main(){ double a=0.99999; int b=a; cout; return 0; } 如上例,由于转换为整数后的值为“不超过a的最大整数”,结果b==0 ...
  • 一种是整数,一种是浮点数浮点数是属于有理数中某特定子集的数的数字表示,在计算机中用以近似表示随意某个实数。详细的说,这个实数由一个整数或定点数(即尾数)乘以某个基数(计算机中一般是2)的整数次幂得到...
  • 浮点型简单讲就是实数的意思。...如下图代码所示,理论上我们输出的数字应该是4000,但结果确是4001.552979,这就说明float浮点数是存在误差的那么这些误差值是为何而来呢其实那是因为精度越来越高,占字节数...
  • 浮点数计算   浮点数:带有小数点的数叫浮点数,一个运算中只要有一个数值是浮点数,JAVA就会把这个运算中其他的整数自动变为浮点数,然后进行浮点运算。int表示整型,double表示浮点型 有int price, 也就有...
  • 浮点数计算相关库

    2018-11-30 14:02:15
    1、常见精度问题如:0.1+0.2,1.1*1.1 2、有很多同学将浮点数扩大成整数,直接乘以10^N,其实这也会可能导致误差,例如 0.57...记住,包含浮点数的加减乘除都可能导致计算误差。(参考:https://zhuanlan.zhihu.com...
  • python精确计算在python中浮点数计算是不精确的的,这是因为小数以二进制形式表示时的有穷性导致的。想要精确计算浮点数,需要调用decimal这个模块,decimal是十进制类型decimal.Decimal(x) #x可以是一个整数或字符...
  • 在javascript中的浮点数计算不准确。javascript的两个浮点数算法结果会有误差。 加减法 原理:取小数位多的一个(Math.max(r1,r2))将加数都乘以10的m次方(变成整数)相加后再除以m,得出精确数据 乘...
  • js在 进行浮点型数值的运算的时候会出现不精确的现象; 例如:0.1+0.2 = 0....解决办法:先将数字转换为整数,再做其他运算,就是乘以10的n次方; //项目中用到的利率转换过程,rate为利率变量 var ze...
  • 众所周知,计算机在计算浮点数的过程中会丢失精度。这在编程语言中都会出现,js也不例外。 0.1+0.2并不等于0.3 这就导致了在某些情况下,如果单纯的采用四舍五入toFixed 会出现我们不想要的结果。尤其在计算金额...
  • 浮点数计算精度问题是javascript自身存在的问题。比较经典的例子为2.0-1.1, 计算的结果为0.8999999999999999。 精确计算的基本思路是将其全部转换为整数后计算,整数计算不存在误差,然后再除以之前乘的数。 如下...
  • js浮点数计算

    2019-10-06 14:33:11
    js在计算浮点数时可能不够准确,会产生舍入误差的问题,这是使用基于IEEE745数值的浮点计算的通病,并非ECMAScript一家,其他使用相同数值格式的语言也存在这个问题。 这里讲一下js浮点数加、减、乘、除的正确做法。...
  • 1、float整数计算误差 案例:会员积分字段采用float类型,导致计算会员积分时,7位整数的数据计算结果出现误差。 原因:超出float精度范围,无法精确计算。 float和double的精度是由尾数的位数来决定的。浮点数在...
  • 本篇文章将阐述移码的概念以及当前业界流行的浮点数标准IEEE754,在下一篇文章中将会详细阐述为什么浮点数计算总会产生微小误差 1.移码 注:移码无符号位,运用上述的方法将移码得出之后,便直接采用无符号的...
  • 1、float整数计算误差 案例:会员积分字段采用float类型,导致计算会员积分时,7位整数的数据计算结果出现误差。 原因:超出float精度范围,无法精确计算。 float和double的精度是由尾数的位数来决定的。浮点数在...
  • 为什么浮点数一定是有误差

    千次阅读 2017-08-25 22:40:53
    为什么不讨论int整型会不会有误差浮点数一定要考虑误差问题呢?就是因为,本质上我们面对int整型时候,想要处理的数据就是整数,而整数本身就是离散的数据,…… -2,-1,0,1,2 …… ,计算机提供就是完全正确的...
  • 浮点数能够精确表示的整数的范围

    万次阅读 2010-05-09 13:54:00
    我们知道,浮点数的运算中通常存在着一定的误差,所以整数是否能被浮点数精确表示呢?答案是可以,不过不是所有范围的整数都可以被精确的表示。由于浮点数精度的问题,所以浮点数的分布也就呈现出非均匀分布。 先...
  • 计算机编程语言里浮点数计算会存在精度丢失问题(或称舍入误差),其根本原因是二进制和实现位数限制有些数无法有限表示 可以利用小数位先进行整数运算,然后在结合小数位进行计算最终值。 //加法运算 ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 14
收藏数 271
精华内容 108
关键字:

整数浮点数计算误差