# Python限制浮点数精度实现方法
## 简介
在Python中,我们可以使用一些方法来限制浮点数的精度,以满足我们的需求。在本文中,我将向你展示如何实现这一目标。
## 流程概述
首先,让我们看一下整个流程的步骤:
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入Decimal模块 |
| 2 | 使用Decimal()函数转换浮点数 |
| 3 | 设置精度 |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-05 06:05:36
                            
                                28阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            python浮点数的计算,结果并不像我们想象的那样            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,”减不尽”为什么?来自MSDN的解释:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx为何浮点数可能丢失精度,浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式。 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用。为此,可能会经历一些精度丢失,并且一些浮点运算可能会产生意外的结果。导致此行为的原因是下面之一:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Python保证计算精度在大数据和人工智能时代,计算精度是至关重要的。Python被广泛应用于数据科学和机器学习领域,因此需要保证计算精度。什么是计算精度?计算精度是指计算结果与真实值之间的误差程度。在数值计算中,由于计算机内部使用二进制的方式表示数字,会出现舍入误差。这种误差会对计算结果产生影响,导致结果的偏差。Python中的浮点数Python中的浮点数采用IEEE 754标准表示,这是一种二            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            在Python语言中,浮点数是有精度的,通常有精度缺失,这是由于浮点数是使用2进制进行计算的,如下所示:  >>> print(0.3 - 0.2)
>>> print(0.3 - 0.2 == 0.1)
0.09999999999999998
False  让我们考虑十进制的 1 / 3 是 0.3333333,十进制的 2 / 3 是 0.6666666,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            原因解释:浮点数(小数)在计算机中实际是以二进制存储的,并不精确。 比如0.1是十进制,转换为二进制后就是一个无限循环的数: 0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100 python是以双精度(64bit)来保存浮点数的,后面多余的会被砍掉,所以在电脑上实际保存的已经小于0.1的值了,后面拿来参与运算就产生了误差。解决            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            计算机智能处理可数集合的运算,但是全体实数是不可数的,所以计算机只能用一些奇怪的方法来拟合他,于是就产生了浮点数。为什么说浮点数缺乏精确性?在开始本文之前,让我们先来谈谈浮点数为什么缺乏精确性的问题,其实这不是Python的问题,而是实数的无限精度跟计算机的有限内存之间的矛盾。举个例子,假如说我只能使用整数(即只精确到个位,计算机内的浮点数也只有有限精度,以C语言中的双精度浮点数double为例,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            目录1.运算符1.1 算数运算符1.2 赋值运算符1.3 比较运算符1.4 逻辑运算符1.5 位运算符1.6 条件运算符2.条件结构3.随机数4.循环结构 1.运算符单精度(32) float
双精度(64) double
计算机的底层都i是二进制(小数不能)
decimal 字符串的小数
数据库中如果针对钱  用decimal
Decimal(10,2):表示有10位数,保留两位小数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            浮点数用来存储计算机中的小数,与现实世界中的十进制小数不同的是,浮点数通过二进制的形式来表示一个小数。在深入了解浮点数的实现之前,先来看几个 Python 浮点数计算有意思的例子:0.1 == 0.10000000000000000000001True0.1+0.1+0.1 == 0.3FalseIEEE 浮点数表示法这些看起来违反常识的“错误”并非 Python 的错,而是由浮点数的规则所决            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1.运算符定义两个变量a = 10 b = 20算数运算比较运算赋值运算逻辑运算成员运算 2.基本数据类型int(整数)  
     在32位机器上,整数的位数为32位,取值范围为-2**31~2**31-1,即-2147483648~2147483647 
    在64位系统上,整数的位数为64位,取值范围为-2**63~2**63-1,即-9223372036854775808~            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、为什么叫浮点数?
   相对于浮点数,就是固点数,小数点固定在最右边,也就是整数。浮点数的小数点,根据指数的取值,左右移动。
2、考虑二进制整数,假设只有2个bit,可以表示00,01,10,11,共四个整数,表示范围是[0,3],可以表示这个范围内的所有整数。
3、考虑二进制小数,假设只有2个bit,可以表示多少个小数?   答案也是四个。假设小数点在最左边,分别为00,01,10,11,表            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            计算几何头疼的地方一般在于代码量大和精度问题,代码量问题只要平时注意积累模板一般就不成问题了。精度问题则不好说,有时候一个精度问题就可能成为一道题的瓶颈,简直“画龙点睛”。这些年的题目基本是朝着越来越不卡精度的方向发展了,但是也不乏一些%^&%题#$%$^,另外有些常识不管题目卡不卡,都是应该知道的。今天我就开膛回顾下见过且还有印象的精度问题,由于本人见识和记忆均有限,望各位大神瞄过后不吝补充。另            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据类型1.浮点数浮点数也称小数或实数,C语言中用float和double关键字来定义小数。其中float为单精度浮点型,double为双精度浮点型。1.floatC语言规定,float类型必须至少能够表示6位有效数字,且取值范围至少是10^(-37) ~ 10^37.float类型数据表示的是一个近似的小数,不是精确地,小数点后n位有误差,浮点数的位数越大,误差就越大。到了有效数字8位以后误差位            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            printf("%.2lf",a);//这里是将a四舍五入输出计算几何头疼的地方一般在于代码量大和精度问题,代码量问题只要平时注意积累模板一般就不成问题了。精度问题则不好说,有时候一个精度问题就可能成为一道题的瓶颈,简直“画龙点睛”。这些年的题目基本是朝着越来越不卡精度的方向发展了,但是也不乏一些%&%题#$%$,另外有些常识不管题目卡不卡,都是应该知道的。今天我就开膛回顾下见过且还有印象            
                
         
            
            
            
            程序语言浮点数由单精度型和双精度型两种单精度型占4个字节32位的内存空间只能提供七位有效数字双精度型占8个字节64位的内存空间可提供17位有效数字python 3 浮点数默认的是 17位数字的精度将精度高的浮点数转化成精度低的浮点数,内置方法 round() roud(2.873 , 2) ===> 2.87格式化 %.2f 保留两位小数python 的浮点数损失精度问题,python 是以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python浮点数限制
## 1. 引言
在Python编程中,浮点数是一种常见的数据类型,用于表示具有小数部分的数值。然而,由于计算机内部对浮点数的表示有一定的限制,因此在进行浮点数运算时需要注意一些问题。本文将介绍Python浮点数的限制以及如何处理这些限制。
## 2. Python浮点数的表示方法
Python中的浮点数采用IEEE 754标准进行表示,使用64位双精度浮点数格式(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            原因:js按照2进制来处理小数的加减乘除,在arg1的基础上 将arg2的精度进行扩展或逆扩展匹配,所以会出现如下情况.javascript(js)的小数点加减乘除问题,是一个js的bug如0.3*1 = 0.2999999999等,下面列出可以完美求出相应精度的四种js算法function accDiv(arg1,arg2){
var t1=0,t2=0,r1,r2;
try{t1=arg1.t            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java中的双精度浮点数与单精度浮点数转换
在Java中,浮点数主要有两种类型:单精度(`float`)和双精度(`double`)。单精度浮点数占用4个字节(32位),而双精度浮点数占用8个字节(64位)。由于双精度浮点数可以表示更高精度的值,有时需要将双精度浮点数转换为单精度浮点数。在本篇文章中,我们将探讨这一过程,并提供相关示例代码。
### 单精度与双精度浮点数的区别
1. **            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-14 07:51:24
                            
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              话要从业务代码里的bug说起,大致过程是前端运算 2.07-1 之后结果却是1.0699999999999998,老司机们都知道是浮点数运算的精度丢失导致的,在查看了下具体代码,果然处理不当。因此我深究一番,并诞生了此文。此处重点强调两个认识误区:浮点数运算精度丢失问题并不是js独有的!js浮点数的加减乘除运算都可能导致精度丢失问题!首先不得不说说浮点数的表示方法,任何数在计算机面前都会被处理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前几天看了一个朋友的博客,说Java中浮点数运算精度丢失的问题,他给出了问题,也指出了C语言相对于Java的优势,其实,Java中也是可以解决浮点运算精度丢失问题的。 那就是:BigDecimal。  上面程序运行结果表明,Java的double类型会发生精度丢失问题,其实,不尽是Java,很多编程语言都存在这样的问题。 为了能精确的表示、计算浮点数,Java提供了BigDecimal类,该类提            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-19 16:04:29
                            
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