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
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2023-08-20 13:21:58
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在使用JS的过程中有没有发现某些浮点数运算的时候，得到的结果存在精度问题：比如0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004以及7 * 0.8 = 5.6000000000000005等等。这个问题并不只是在 Javascript 中才会出现，几乎所有的编程语言都采用了 IEEE-745 浮点数表示法，任何使用二进制浮点数的编程语言都会有这个问题，只不过在很多其他语言中已经封装好了
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2023-08-20 09:13:28
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在 JavaScript 中整数和浮点数都属于 Number 数据类型，所有数字都是以 64 位浮点数形式储存，即便整数也是如此。 所以我们在打印 1.00 这样的浮点数的结果是 1 而非 1.00 。在一些特殊的数值表示中，例如金额，这样看上去有点变扭，但是至少值是正确了。然而要命的是，当浮点数做数学运算的时候，你经
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2023-08-20 10:15:17
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在js中进行以元为单位进行浮点数计算时,会产生精度问题，例如：console.log(0.1+0.2)
结果为：0.30000000000000004大多数编程语言计算采用的是IEEE 754 标准，那么先来看下浮点数运算产生误差的原因，拿0.1+0.2=0.30000000000000004举例。 首先，站在计算机的角度思考 0.1 + 0.2 这个问题。我们知道，能被计算机读懂的是二进制，而不
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2023-06-13 10:17:28
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在JavaScript开发中，浮点数精度问题是一个常见的陷阱。本文将深入探讨JavaScript中浮点数精度问题的原因、影响以及解决方案。
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
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2023-06-16 10:08:40
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最近有客户反应商城订单金额总是不准确，总是相隔一分钱。检查相关代码逻辑都是正确的，就是
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2021-07-13 10:07:49
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1 为什么JavaScript 中所有数字包括整数和小数都只有一种类型 即 Number类型，它的实现遵循 IEEE 754 标准。符号位S：0代表正数，1代表负数指数位E：存储指数，用来表示次方数尾数位M：存储尾数，超出的部分自动进1舍0计算方法：因为存储时有位数限制（64位），并且某些十进制的浮点数在转换为二进制数时会出现无限循环，会造成二进制的舍入操作(0舍1入)，当再转换为十进制时就造成了
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2023-11-10 09:57:43
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因为js里，所有的数都是浮点型，所以用 num1/num2 得出的数是浮点数，而非整数。这里与java 和 .net不同。
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2023-05-30 23:01:35
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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：
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2023-12-06 11:22:27
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问题你需要对浮点数执行精确的计算操作，并且不希望有任何小误差的出现。解决方案浮点数的一个普遍问题是它们并不能精确的表示十进制数。 并且，即使是最简单的数学运算也会产生小的误差，比如：>>> a = 4.2
>>> b = 2.1
>>> a + b
6.300000000000001
>>> (a + b) == 6.3
Fa
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2023-06-17 13:11:45
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前面章节提到，Python 中浮点类型之间的运算，其结果并不像我们想象的那样，例如：>>> 0.1+0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1+0.1-0.2
0.0
>>> 0.1+0.1+0.1-0.3
5.551115123125783e-17
>>> 0.1+0.1+0.1-0.2
0.100000
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2023-10-03 09:52:22
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24.2 / 0.1 实际上是除法运算，结果应该是精确的 242.0，但由于浮点数的表示方式和计算精度，可能会出现微小的误差，例如 241.99999999999997。24.2 * (1 / 0.1) 中的 1 / 0.1 先被计算成 10.0，
原创
2024-01-08 15:02:31
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IEEE754 浮点数格式 与 Javascript number 的特性
Javascript 作为一门动态语言，其数字类型只有 number 一种。 nubmer 类型使用的就是 IEEE754 标准中的 双精度浮点数。Javascript 数字的许多特性都依赖于此标准，例如令人费解的 0.1+0.
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2023-12-27 10:10:13
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JS 浮点数运算精度问题在js当中，浮点数的运算精度问题是一个一直存在的问题。例如：console.log(0.1+0.2); // 0.30000000000000004其实在很多的编程语言当中都存在着或多或少的精度问题，但是类似于Java这些语言当中却已经封装好了很多方法来解决这个问题。而JavaScript是一门弱类型的语言，从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型，所以精度误差的问题就
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2024-06-09 21:41:25
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加减法：一.将十进制数变为二进制数十进制的小数转换为二进制，主要是小数部分乘以2，取整数部分依次从左往右放在小数点后，直至小数点后为0。例如十进制的0.125，要转换为二进制的小数。 举例： 0.125（十进制变为二进制） 将小数部分0.125乘以2，得0.25，然后取整数部分0 再将小数部分0.25乘以2，得0.5，然后取整数部分0 再将小数部分0.5乘以2，得1，然后取整数部分1 则得到的二进
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2024-04-25 15:57:43
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//乘法函数，用来得到精确的乘法结果 //说明：javascript的乘法结果会有误差，在两个浮点数相乘的时候会比较明显。这个函数返回较为精确的乘法结果。 //调用：accMul(arg1,arg2) //返回值：arg1乘以arg2的精确结果 function accMul(arg1,arg2) { var m=0,s1=arg1.toString(),s2=arg2.toString(); try{ if(s1.split(".")[1] != undefined ) m+=s1.split(".")[1].length }catc...
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2013-09-26 21:08:00
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一、问题描述在JS中，整数和浮点数都是Number数据类型，所有的数字都是以64位浮点数的形式存储的，即便是整数也是如此。所以我们在打印 1.00 的时候，显示的却是 1。当浮点数作为数学运算的时候，也会经常遇到一些奇怪的问题。比如下面：// 加法运算
0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004
0.7 + 0.1 = 0.7999999999999999
0.2 + 0.4
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2023-10-17 11:12:18
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:://talentluke.iteye./blog/1767138 大多数语言在处理浮点数的时候都会遇到精度问题，但是在JS里似乎特别严重，来看一个例子 结果居然是592.800000000001，当然加法之类的也会有这个问题 那这是js的错误吗？ 当然不是，你的电脑做着正确的二
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2018-05-21 15:16:00
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