I am maintaining a Python script that uses xlrd to retrieve values from Excel spreadsheets, and then do various things with them. Some of the cells in the spreadsheet are high-precision numbers, and t
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2023-06-27 07:32:57
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# Python 半精度转 float：新手必看教程
在今天的教程中，我们将学习如何将半精度浮点数（通常以 16 位存储）转换为标准的单精度浮点数（32 位）。这个过程对于处理大数据科学、机器学习和图形学应用至关重要。为帮助刚入行的小白快速掌握，我们将分步骤展示如何实现这一目标，并提供必要的代码及详细注释。
## 流程概述
在开始之前，我们需要明确整个转换过程，包括数据的输入、转换步骤和输出
原创
2024-09-23 05:35:19
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Ⅰ.在Python的世界中只有int，float，string（简写str）三种类型的变量。(并不像C里面的float，double那样分得特别细…)字符串 ，单引号 / 双引号内的语句内容 若使用三引号边是多行固定格式固定的字符串(或注释)：整数，英文为integer，简写做int。是正整数、负整数和零的统称，是没有小数点的数字。浮点数，英文名是float，与整数(int)和字符串(str)不同
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2024-04-11 15:11:34
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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 单精度说
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2023-06-15 09:45:49
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float范围为： 32 3.4E–038～3.4E+038
double范围为： 64 1.7E–308～1.7E+308
#include <stdio.h>
#define EPSILON 0.0001
// Define your own tolerance#define FLOAT_EQ(x,v) (((v - EPSILON) < x) &
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2024-03-12 15:33:48
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# Python转float的时候设置精度
## 摘要
本文将介绍如何在Python中转换浮点数时设置精度。我们将使用Python内置的decimal库来实现此功能。首先，我们将了解整个过程的流程，然后逐步详细介绍每个步骤中需要执行的操作和代码示例。
## 流程图
```mermaid
journey
title Python转float的时候设置精度流程
section
原创
2023-11-25 07:10:58
191阅读
# 如何实现Java String转Float并保留精度
作为一名经验丰富的开发者，我将向你解释如何实现Java中String转Float并保留精度的方法。对于刚入行的小白来说，这可能是一个比较复杂的问题，但是通过以下步骤和示例代码，你会很容易地理解并解决这个问题。
## 流程步骤
首先，让我们来看一下整个过程的步骤。我们可以用下面的表格来展示这些步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-04-07 05:11:43
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首先，为啥会要讨论这个问题。我得为昨天拖了小组后腿深表歉意。其实程序逻辑很快就理通了的，但自己总是会因为各种各样的小问题束缚手脚，看接下来这个图片：稍微有数据敏感性的同学就能看出，中间这么一大堆又是0000又是999还是这么多位的小数，一看就是异常数据。这块数据的产生，源于代码里对两个字符串做了float转换并相减，导致出现了这种数据异常的错误。那么问题来了，1.这种异常是如何产生的？2.有哪些方
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2023-08-18 16:46:25
252阅读
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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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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# 如何实现Java float转int精度丢失
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“Java float转int精度丢失”。在本文中，我将为你详细介绍这个过程，并提供每一步所需的代码示例。
### 流程步骤
下面是实现“Java float转int精度丢失”的流程步骤，每一步都需要仔细执行：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------
原创
2024-04-08 03:25:44
186阅读
在 Java 开发中，浮点数与字符串之间的转换是个常见且需要谨慎处理的话题。尤其是在涉及到精度问题时，务必要保证转化后的字符串能够反映出原数值的真实精度。在本篇博文中，我将详细记录解决“Java float转string保留精度”的过程，从环境准备到性能优化，涵盖整个过程中的多个方面。
## 环境准备
为确保在处理 Java float 到 string 的转换时能够获得兼容性，以下是我所准备
# iOS中int转float精度丢失问题解析
在iOS开发中，经常会遇到将整数类型转换为浮点数类型的需求。然而，由于整数类型和浮点数类型在内存中的表达方式不同，可能会导致转换过程中精度丢失的问题。本文将针对“iOS int 转 float 精度丢失”这一问题展开讨论，并给出相应的解决方案。
## 问题背景
在iOS开发中，int类型和float类型是两种常见的数据类型。int类型表示整数，
原创
2024-03-10 06:03:46
196阅读
首先, c语言本身没有float在计算时要统统专为double的规定. 那么, 就要考虑一下实际情况了,一般来说, x86的CPU中有两个单元可以被用来计算浮点数, 一个是远古时期传下来的FPU, 另一个是一脉传承的SSE/AVX指令集. (当然我们也可以吃饱了撑的用其他整数指令集去计算浮点数, 但这没有任何意义. )其中, FPU指令集内部使用80位精度计算浮点数, 无论你读写是多少位, 内部永
# Java BigDecimal 转 float 保留精度的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到一些基础但关键的问题，比如如何在Java中将`BigDecimal`类型转换为`float`类型并保留精度。这个问题对于刚入行的小白来说可能会有些棘手，但不用担心，接下来我会详细解释整个流程和代码实现。
## 流程概述
首先，我们用一个表格来概述整个转换流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-07-29 06:56:32
342阅读
在Java中，处理数字类型转换时出现的“string转float精度丢失”的问题，通常是由于Java的浮点数表示法导致的。这篇博文将详细记录解决这一问题的过程，包括从环境准备到扩展应用的整个流程。
## 环境准备
在进行Java浮点数转换前，首先确保你的开发环境合理配置。
### 前置依赖安装
确保安装了以下软件：
- Java Development Kit (JDK) 版本 8 或更
# Java float转double后精度问题解决方案
## 1. 整体流程
在Java中，将float类型转换为double类型可能会导致精度丢失的问题。为了解决这个问题，我们需要通过一系列步骤来确保转换后的double类型数据保持原有的精度。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 |操作 |
| ----| ---- |
| 1 | 将float类型数据保存到变量中 |
| 2 | 使用
原创
2024-04-28 06:52:58
328阅读
# Java String转float保留精度实现指南
## 简介
在Java开发中，有时候我们需要将字符串类型的数字转换为浮点型，并且保留一定的精度。本文将指导你如何使用Java语言实现这一功能。
## 实现步骤
下面的表格展示了整个实现过程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 将字符串转换为Float类型 |
| 步骤二 | 设置保留的小数位数
原创
2023-10-12 08:39:16
856阅读
# 如何实现java double转float 保留精度
## 关系图
```mermaid
erDiagram
用户 --> 学习经验丰富的开发者 : 学习
学习经验丰富的开发者 --> 小白 : 教导
```
## 任务流程
以下是实现"java double转float 保留精度"的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 将d
原创
2024-04-15 05:11:43
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问题提出：12.0f-11.9f=0.10000038，"减不尽"为什么？ 实线代表合法转换即无信息丢失的转换，虚线表示转换可能存在精度丢失问题。 在进行两个数值的运算时如果两个操作数中有一个是double类型的，另外一个自动转换为double类型。
如果其中一个操作数是float类型的，另外一个操作数也将自动转换为float类型。
如果其中一个操作数是long类型的，另外一个操作数也将自动转换为
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2023-12-14 09:21:42
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