现象>>> 1.2 - 1.0
0.19999999999999996原因：根本原因：存在（用二进制存储时）“不可表示”，如0.1，0.2和0.01 计算机会把你心里想的十进制小数转换为二进制小数，然后在内存中存储二进制小数CPython 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
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2023-07-05 13:05:34
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在Python中，数据采用的是对象的形式，无论是Python所提供的内置对象，还是使用Python的工具和像C语言这样的其他语言所创建的对象。Python的数字类型是相当典型的，它其实并不是一个真正的类型对象，而是一组类似对象的分类。Python不仅支持常规的数字类型（整形和浮点型），而且可以通过常亮去直接创建数字以及处理数字的表达式。Python的数字类型一般包括：整数和浮点数、复数、固定精度的
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2023-08-17 16:14:04
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# 单精度浮点数与0比较
在计算机科学中，浮点数用于表示实数。单精度浮点数（通常是32位）在Python中通过`float`类型表示，常用来进行科学计算、图形处理等任务。尽管浮点数非常有用，但与0的比较时却可能引发一些问题。本文将讲解如何在Python中进行单精度浮点数与0的比较，并提供一些代码示例来说明这一点。
## 浮点数的表示
单精度浮点数使用32位来存储，其中1位用于符号位，8位用于
浮点数是机器上浮点数的本机双精度（64bit）表示。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。Python不支持32bit的单精度浮点数。更加精确的精度控制可以使用numpy扩展库关于单精度和双精度的通俗解释：单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精度说明符，double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E
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2023-06-27 07:33:09
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1.先控制精度，再输出：这种方法和下一种方法不同之处在于：是先对变量进行精度控制，是改变变量格式的方法，而下一种方法只是改变了变量的输出格式。 如：将的到的结果精确到小数点后 2 位后在进行下一次计算 其并不是输出时进行格式化，而是要先进行设置格式，改变变量格式在计算：a=6.09998
a=("%.2f"%a)
print(a)
结果：6.10其中%.2f ：f=float,2代表精度，即小数
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2023-06-21 00:31:15
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一、单精度浮点数先来简单了解一下浮点数在计算机中的存储方式。根据IEEE 754标准，单精度浮点数格式如下（所有位取0）： 符号位指数部分尾数00000000000000000000000000000000 各部分解释单精度浮点数有32个二进制位，左侧是高位，右侧是低位。最高位被指定为符号位，0代表正数，1代表负数。指数部分将是2的幂次，其编码值（即上表指数部分对应的八个二进制
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2023-09-27 15:41:15
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基本数据类型：为什么明确数据类型？不同数据类型大小不同。明确了数据类型之后，可以帮助使用者进行类型检查，明确存储空间大小，明确操作是否合理。从手册上来看，基本的数据类型包括：日期与时间(05.27.2020)/字符串（abcd）/空间数据/JSON数据/数值 （最简单的类似数字1，2，3）今天来重点讲一下数值数据类型中的浮点 -浮点 整数部分 4 小数点（.）小数部
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2023-08-23 22:03:53
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基础浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。关于单精度和双精度的通俗解释：单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精
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2023-06-26 23:47:59
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一、问题说明 在Python中定义两个浮点型进行计算，会发现某些时候计算并不准确。如下图的代码，并没有得到预期的0.3，而是一个无限接近0.3的数值。 为什么会出现这种情况呢？二、问题原因 查阅各方资料得知，由于所有数据在计算机中都是以0和1形式存储的，在机器字长有限的情况下，浮点型的精度也是有限的。浮点型在计算机中的存储一般遵从IEEE 754标准。IEEE 754标准： IEEE 754
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2023-06-16 19:53:19
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由于python中，数字都是用二进制方式储存的，所以当我们直接输入一个十进制的浮点数，比如3.675，其并无法精确的用二进制表示或储存，只能以一定精度进行近似表示。这时，如果我们需要对其做一些运算，比如四舍五入，由于实际操作的对象是二进制浮点数，而二进制浮点数常常又无法精确的表示十进制浮点数，这时就会存在误差。看如下例子。 &nbs
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2023-08-02 14:51:59
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转载 1、需求分析在很多采集系统中，都有标准化输入接口，工业上常用的有0-5V、4-20mA、0-10V等，虽然比较简单，但如何搭建高精度的输出电路成为制约传感器精度的一个瓶颈。对于刚入门硬件设计的小白而言，采用集成化的芯片完成电压输出电路不仅能够保证电路可靠性，而且可以简化设计流程，缩短开 ...
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2021-05-31 23:35:00
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# 如何在Java中将double精度为0取整
## 1. 流程表格
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|--------------|---------------------------|
| 1 | 输入一个double类型的数值 | double num = 1.234; |
| 2 |
原创
2024-05-05 03:36:59
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目录1.not null2.unsigned3.zerofill4.default5.unique6.primary key :主键7.auto_increment:自增1.not null作用：不能填入null
用法：在对应类型中添加not null，若填入null则报错
create table t1(id int,name char not null);
insert
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2024-04-22 20:16:27
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精度浮点数到单精度的python 实现1.python源码2.示例3.参考文献 实现原理可参考 3.参考文献部分。 1.python源码代码输入参数s是字符串形式的16位二进数，如"0011010101010101"。def halfpre2spre(s):
#s代表16位二进数，
sign=int(s[0])
res0=pow(-1,sign) #符号位
ex
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2023-06-17 14:25:40
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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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2023-09-06 10:04:29
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程序员：左正康 完成时间：2013/12/3 系统开发背景：原始的DEM精度评价方法：采用ArcGIS结合Excel的方式完成DEM的精度评价。具体操作是：利用ArcGIS工具箱中的创建TIN，TIN转DEM，坡度分析等工具将等高线的坡度图生成，然后在坡度图上选择坡度大的地方人工矢量28个检查点，然后再返回到矢量图层，人工判断计算每个检查点的高程值并依次手动填写完成
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2024-01-02 17:02:42
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Python基本数据类型与方法一、列表（元组）二、字符串三、字典四、集合 补充： # 对于数字而言，没有太多要说的
# 1、在python中没有单精度、双精度之分，float所支持的即为其他语言的双精度
# 2、在python3中：
# / 为除法，结果自动转型为浮点型
# // 为整除，如果被除数或者除数至少有一个为float类型，那么结果也为float类型
print(1 / 3
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2024-01-06 08:59:44
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首先不了解python的请自行google or baidu。（python牛人请绕行）在http://forum.ubuntu.org.cn/上搜索python会有不少资料，如果不想深入了解而只是简单实用其强大的功能可以看这本书《A byte of python》只有一百来页，在两天左右基本上就可以使用了。ubuntu论坛的python教程参考：http://wiki.ubuntu.org.cn
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2024-07-01 20:04:40
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基础 浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。 Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。 关于单精度和双精度的通俗解释： 单精度型和双精
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2024-07-27 22:20:03
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深入学习高精度运算(chasem)高精度运算是算法学习中一个比较重要的内容 实际就是模拟我们平时运算的过程 有一定的实用性，虽然python不用模拟直接就能实现下面我们逐个学习高精度的加减乘除1.高精度加法高精度运算，数字可以达到几百位上千位，只能用字符串来接受。接收完数字后，高位在前，低位在后。我们先看下我们平时的加法计算过程需要个位，十位，这样对应位置对齐，而且加完以后数字还可能边长，这样的话
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2023-10-07 13:23:50
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