var a = 0.1 + 0.2
console.log(a) // 0.300000000000000004上面例子就是常见的JS精度丢失问题。了解一下原因看了些资料，用自己话说一下 大概的意思就是，数字计算的时候JS 遵循 IEEE 754 规范，采用双精度存储（double precision） 然而0.1转为二进制的时候会是一个无限循环数，此时会采取四舍五入，因为是二进制，所以0舍1
# Python 存储精度丢失
## 1. 介绍
Python是一种非常强大和灵活的编程语言，但在处理数值计算时，可能会出现存储精度丢失的问题。这个问题在很多编程语言中都存在，因为计算机在处理浮点数时使用二进制表示，而不是十进制。所以即使是简单的小数，也可能无法被准确地表示。
在本篇文章中，我将向你介绍如何在Python中处理存储精度丢失的问题。我将为你提供一些代码示例，并解释每一行代码的作
# Python小数精度丢失
## 引言
在使用Python进行数值计算的过程中，可能会遇到小数精度丢失的问题。这是因为Python中的浮点数采用的是二进制浮点表示方式，而不是精确的十进制表示。本文将介绍小数精度丢失的原因、示例和解决方法。
## 小数精度丢失的原因
### 二进制的浮点数表示方式
在计算机中，浮点数采用的是二进制浮点表示方式，即使用二进制来表示小数部分。然而，许多小数在
# Python中丢失精度问题解析与解决方案
## 引言
在使用Python进行数值计算时，我们经常会遇到精度丢失的问题。这种问题通常是由于计算机采用二进制表示浮点数，而浮点数本身是无限的十进制小数，导致无法精确表示。
本篇文章将介绍Python中丢失精度的原因，以及如何避免和解决这种问题。
## 丢失精度的原因
Python中最常用的浮点数表示方式是双精度浮点数，即64位浮点数。然而，
《阿里巴巴 Java 开发手册》中提到：“为了避免精度丢失，可以使用 BigDecimal 来进行浮点数的运算”。float a = 2.0f - 1.9f;
float b = 1.8f - 1.7f;
System.out.println(a);// 0.100000024
System.out.println(b);// 0.099999905
System.out.pr
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2023-05-25 10:37:43
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前言在数据敏感的业务场景中，常常会碰到数据精度问题，尤其在金额显示、占比统计等地方，该问题尤为显著。由于数据的每一位有效数字都包含真实的业务语义，一点点偏差甚至可能影响业务决策，这让问题的严重性上升了几个阶梯。那，什么是精度丢失？一言以概之，凡是在运行过程中，导致数值存在不可逆转换时，就是精度丢失。诸如：人均交易额、占比这类计算得出的除法获得的指标（分子/分母）时，如果盲目的直接从该结果去推算分子
在JavaScript中计算两个十进制数的和，有时候会出现令人惊讶的结果，相信这个大家也都知道了！精度丢失例如，我们在计算0.1 + 0.1得到的结果是0.2，但是计算0.1 + 0.2的结果并不是0.3,而是0.30000000000000004这种现象不仅出现在加法，在减法中也会出现类似的结果。例如1.2 - 1的结果是0.19999999999999996不过这并不是JavaScript独有
本文分为三个部分JS 数字精度丢失的一些典型问题JS 数字精度丢失的原因解决方案（一个对象+一个函数） 一、JS数字精度丢失的一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加0.1 + 0.2 != 0.3 // true Firebug这真不是 Firebug 的问题，可以用alert试试 （哈哈开玩笑）。 看看Java的运算结果 再看看Pyt
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2023-07-22 23:07:04
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文章目录一、关于为什么要解决精度丢失二、怎么解决js的计算精度丢失问题？三、toPrecision 特定方法返回四舍五入长度字符串结语 一、关于为什么要解决精度丢失可以看下例子，因为js失去精度问题也是常见的问题，正常我们可以四舍五入或者 toFixed保留小数这种去解决 现在遇到问题是我们明知道计算结果是等于0.01的但是最后的结果确实true，如果我们遇到运算问题，小数数值比对问题，那么我们
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2023-09-20 06:20:25
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Java语言在处理浮点数，其实现逻辑与整数不同，如果使用不当可能会造成精度丢失、计算不准确、死循环等问题，严重的话，会造成经济损失。本文将从浮点数精度丢失入手，详细介绍下浮点数的原理及使用。为什么会出现精度丢失计算机使用二进制存储数据，由于二进制自身局限性，导致其无法精确的表示所有小数。而浮点数是由整数部分和小数部分组成，这也就意味着，计算机无法精确表示浮点数。也即，在计算机中，浮点数存在精度丢失
本文分为三个部分JS 数字精度丢失的一些典型问题JS 数字精度丢失的原因解决方案(一个对象+一个函数)一、JS数字精度丢失的一些典型问题1. 两个简单的浮点数相加0.1 + 0.2 != 0.3 // true这真不是 Firebug 的问题，可以用alert试试 (哈哈开玩笑)。看看Java的运算结果再看看Python2. 大整数运算16位和17位数竟然相等，没天理啊。又如var x = 900
# Python e指数 精度丢失
## 引言
在计算科学和数学领域中，e指数是一个非常重要的数学常数。它是一个无限不循环的小数，近似值为2.71828。e指数在许多领域都有广泛的应用，包括计算机科学、物理学和金融学等。然而，在计算机编程中，我们常常会遇到精度丢失的问题，特别是在使用Python这样的编程语言时。本文将介绍e指数的背景知识，并讨论在Python中可能出现的精度丢失问题。
##
# Python 类型转换丢失精度
## 引言
在Python中，类型转换是常见的操作之一。然而，有时在进行类型转换时，会丢失数据的精度，这对于刚入行的开发者来说可能是一个挑战。本文将介绍如何在Python中处理类型转换时的精度丢失问题，并提供一些示例代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[准备数据]
C[转换为指定类型]
在Java开发过程中我们有时会遇到一些必要的运算，最重要的是一些项目是金融相关的项目对这些运算的精度要求非常高。为什么会出现精度丢失的情况呢？我们又该如何解决这种精度丢失的问题呢？那就要我们从类型转换开始了。。 在类型转换中，整型、实型（常量）、字符型数据可以混合运算。运算中，不同类型的数据先转化为同一类型，然后进行运算。float a = 3.14；这个语句的意思是把双精度浮点类型（double
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2023-05-31 16:58:58
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BigDecimal类对于不需要准确计算精度的数字可以直接使用float或double，但如果要精确计算结果，就必须使用BigDecimal类public BigDecimal(double val) 将double表现形式转换为BigDecimalpublic BigDecimal(int val) 将int
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2023-07-18 18:32:49
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遇到的问题：项目中出现了 17652.19 + 7673.78 - 25325.97 = -3.64 的问题，最后发现是JS精度丢失的问题，那么就先来看看这个结果是怎么产生的。产生原因：JavaScript 中所有数字包括整数和小数都只有一种类型 — Number。它的实现遵循 IEEE 754 标准，使用 64 位固定长度来表示，也就是标准的 double 双精度浮点数（相关的还有float 3
在讨论两位double数0.1和0.2相加时，毫无疑问他们相加的结果是0.2。但是问题总是如此吗？下面我们让下面两个doubles数相加，然后看看输出结果：@Testpublic voidtestBig(){
System.out.println(0.11+2001299.32);
}控制台输出2001299.4300000002我们吃惊的发现，结果并不是我们预想的那样，这是为什么呢？又如何解决呢
js小数运算精度丢失问题问题：小数的加减法会出现精度丢失，乘除法也会存在精度丢失，示例如下：var a=0.1;
var b=0.2;
console.log(a+b) //0.30000000000000004
console.log(1.001*1000) //1000.9999999999999不能直接使用(a*10+b*10)/10了，虽然此案例可以正确显示，但是因为乘法也会精度丢失，有时
## Python 相加精度丢失
在进行数学运算时，特别是在使用计算机进行浮点数运算时，经常会遇到精度丢失的问题。Python中也不例外，当对浮点数进行相加操作时，有时会出现精度丢失的情况。这种情况可能会影响到计算结果的准确性，因此在处理数值计算时，需要特别注意这一点。
### 为什么会出现精度丢失？
在计算机中，浮点数是以二进制形式存储的，而大多数十进制小数无法精确表示为二进制小数。这就导
# Python获取微秒丢失精度
在Python中，我们通常使用`time`模块来获取当前时间。然而，`time`模块在获取时间时会丢失微秒精度，因为操作系统的时间戳通常只精确到毫秒级别。这可能会导致一些需要更高精度的应用程序出现问题。
为了解决这个问题，我们可以使用`datetime`模块中的`datetime.now()`方法来获取当前时间，它可以提供微秒级别的精度。
下面我们来看一个示
