# 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
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
# 如何实现 double MySQL 存储 丢失精度
## 1. 流程概述
在 MySQL 中存储 double 类型数据时，可能会出现精度丢失的情况。为了解决这个问题，我们可以通过将 double 类型数据转换为字符串进行存储，然后在需要使用时再进行转换回 double 类型。下面是该过程的详细步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将 double
# MySQL Double 存储精度丢失
在使用MySQL数据库时，我们可能会遇到Double类型的存储精度丢失的问题。这是由于Double类型在存储时采用的是浮点数表示，而浮点数在计算机中是以二进制形式存储的，无法精确表示一些十进制数。
## 问题背景
Double类型在MySQL中用于存储浮点数，其占用8个字节的存储空间。由于浮点数的二进制表示形式的限制，Double类型无法精确表示一
原创
2023-09-02 07:16:53
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# 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，
# 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
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
# BigDecimal存储MySQL会丢失精度么
在MySQL中，浮点型数据类型（float，double）通常用于存储具有小数部分的数据。然而，由于浮点数的实现方式，它们在存储和计算过程中可能会导致精度丢失的问题。为了解决这个问题，可以使用Java中的BigDecimal类型来存储和处理精确的小数值。
## 什么是BigDecimal？
BigDecimal是Java中的一个类，用于精确
# MySQL浮点数存储精度丢失
在使用MySQL数据库时，我们经常会遇到浮点数存储精度丢失的问题。这是因为MySQL中的浮点数类型并非精确的数据类型，而是近似表示的数据类型。因此，在进行浮点数计算时，可能会出现精度损失的情况。下面我们来看一个具体的示例来说明这个问题。
假设我们有一个表 `products`，其中有两个字段 `price` 和 `discount`，我们想计算折扣后的价格。我
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
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
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
《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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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
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
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
# Python 乘法精度丢失解决方案
在Python编程中，浮点数运算往往会出现精度丢失的问题，尤其是在进行乘法运算时。这篇文章将教你如何解决这一问题，确保你的计算准确无误。我们将分几个步骤来完成这一目标，具体流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ---------------------- |
| 1 | 理解浮点数精度
