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python浮点数计算误差问题
2020-09-18 15:33:01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
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。 -
关于修正js浮点数计算误差
2019-02-22 14:50:25js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
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js 浮点数计算误差解决方法
2018-09-13 14:00:48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)
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【python】浮点数计算时的误差问题
2019-05-06 19:45:31python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:
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:
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。
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:
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 -
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 ... -
【VBA研究】浮点数计算总是有误差的
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关于float浮点数的误差分析
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浮点数计算相关库
2018-11-30 14:02:151、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算小数错误原因_Python浮点数的计算错误,python,计算误差,问题
2021-02-10 22:19:31python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... -
解决javascript中的浮点数计算不精确问题
2017-05-03 16:45:31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计算不精确的问题(浮点数误差)
2018-10-19 16:26:36js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... -
js计算浮点数,js计算小数误差解决方案,js计算丢失精度,decimal.js的使用
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js浮点数的计算
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