浮点数运算的误差在 JavaScript 中整数和浮点数都属于number 数据类型，所有数字都是使用64位浮点数形式储存，遵循IEEE-754双精度标准存储，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。而有时候用浮点数进行数学运算的时候，发现居然会有一些误差，比如： <script type="text/javascript">
关于double和float的精度问题 在进行数值运算时，如果有float或者double类型的浮点数参与计算时，偶尔会出现结果不准确的情况。 浮点数在计算机中是无法进行准确表示的，比如0.1在计算机中只是一个近似值，因此对浮点数运算结果具有不可预见性。如果两个浮点操作数的误差就能相互抵消，计算结果 ...
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2021-10-27 20:21:00
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首先我们先来看如下代码示例：public class Test_1 {
public static void main(String[] args) {
System.out.println(0.06+0.01);
System.out.println(1.0-0.42);
System.out.println(4.015*100);
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2024-06-25 17:22:44
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浮点数运算的误差在 JavaScript 中整数和浮点数都属于number 数据类型，所有数字都是使用64位浮点数形式储存，遵循IEEE-754双精度标准存储，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。而有时候用浮点数进行数学运算的时候，发现居然会有一些误差，比如：<script type="text/javascript"
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2021-05-18 21:28:06
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# MySQL 浮点数误差处理指南
在开发过程中，使用浮点数进行运算时常常会遇到精度误差的问题，这在数据库存取时特别显著。尤其是使用 MySQL 这样的数据库时，如何处理浮点数的误差尤为重要。在这篇文章中，我将一步一步教会你如何在 MySQL 中有效处理浮点数的误差。
## 流程概述
为了更好地理解整个过程，我们可以将其分成以下几步：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-13 10:08:48
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测试程序我们知道，浮点数运算存在舍入误差。在某些特殊的情况下，舍入误差还可以累计到非常大的地步。让我们来看一下测试程序吧：1 using System;
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3 static class DecimalSumTester
4 {
5 static void Main(string[] args)
6 {
7 try
8 {
9 var n =
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2024-02-10 14:54:54
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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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2023-06-27 23:38:39
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js浮点数加减乘除js浮点数的加减乘除存在着严重的bug，例如：在google浏览器下，0.1+0.2=0.30000000000000004;这完全不是我们想要的结果。对于这一问题的解决方案就是重写浮点数的加减乘除方法,其原理是现将浮点数转换为整数。进行加减乘数，再除以相应的倍数，使之成为对应的浮点数结果。原理浮点数的加减乘数之所以会出现bug，跟javascript的精度有关，js中所有数字都
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2023-09-01 14:58:06
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大家好，老 Amy 来了。之前就意识到一个问题，但是最近又有朋友提出来了，所以就想着干脆记录下来，分享给大家叭~啥问题呢？请看题： 也就是说，需要大家计算1.1-1的值，很多朋友会说：“emmm…这还不简单，玩我呢？不就是0.1嘛”但是如果你用 python 去执行一下，会发现结果跟你想的不太一样，如下图： 这样大家是不是发现了什么问题？是的，浮点数在运算过程中并没有保证完全精确，是什么原因导致了
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2023-08-11 11:19:32
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写代码的时候，发现js无法正确处理浮点运算，存在bug，解决思路是把js的浮点运算转化为整数运算。网上查询类似解决方案，基本都是按照上述思路解决，但是解决的时候，并不彻底，在重写的方法中，依然出现了js浮点数与整数的乘法。用浮点数乘以10的n次方来去掉小数点，或者将去掉小数点之后的计算结果还原。这个地方依然存在浮点数计算，也就依然存在bug。比如js计算如下算式： 16.65*100=1664.9
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2023-06-08 21:54:47
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1. 数字类型Python数字类型主要包括int(整型)、long(长整型)和float(浮点型)，但是在Python3中就不再有long类型了。int(整型)在32位机器上，整数的位数是32位，取值范围是-231~231-1，即-2147483648~214748364;在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-263~263-1，即9223372036854775808~92233720
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2023-09-07 11:25:46
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数字协议int PyNumber_Check(PyObject *o)如果对象 o 提供数字的协议，返回真 1，否则返回假。这个函数不会调用失败。在 3.8 版更改: 如果 o 是一个索引整数则返回 1。PyObject* PyNumber_Add(PyObject *o1, P
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2023-06-06 20:16:54
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Python 数据类型一、整数Python可以处理任意大小的整数，当然包括负整数，在Python程序中，整数的表示方法和数学上的写法一模一样，例如：1，100，-8080，0，等等。计算机由于使用二进制，所以，有时候用十六进制表示整数比较方便，十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示，例如：0xff00，0xa5b4c3d2，等等。二、浮点数浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学记数法表
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2023-09-22 15:22:51
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一、数1.1 整数类型( 十、二、八、十六进制 )python中整数类型与数学中的整数概念一致，有正有负，取值任意。整数的表示形式：整数类型表示形式举例十进制34,163,210二进制0b1101 或 0B1101八进制0o357 或 0O357十六进制0x45ac 或 0X45ac1.2 浮点数类型( round()、科学计数法表示 )python中浮点数即指带有小数点和小数的数字，浮点数取值范
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2023-07-11 22:12:25
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本菜基本完结了pos机的第二个页面，但是还是遇到了不少问题，本次总结其中之一，浮点数的计算。 统计商品数量时，本来是直接加一就可以，但是本菜觉得应该照顾一下论斤买的商品，于是直接把 += 1 改为了 +=0.5,于是网页干干脆脆的报错不显示了，本菜通过强化过的报错函数，发现错误在于数据类型不正
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2023-09-18 19:35:07
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在编程语言中，小数通常以浮点数的形式存储。浮点数和定点数是相对的：小数在存储过程中如果小数点发生移动，就称为浮点数；如果小数点不动，就称为定点数。Python 中的小数有两种书写形式：1) 十进制形式这种就是我们平时看到的小数形式，例如 34.6、346.0、0.346。书写小数时必须包含一个小数点，否则会被 Python 当作整数处理。2) 指数形式Python 小数的指数形式的写法为：aEn
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2023-10-13 20:15:18
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Python中，数，用各种形式表示，不同形式的数有各自的用途。整数整数，令人惊叹于它的简单。两个整数相除，例如4/3，得到一个浮点数，并且(4/3)*3的结果也是浮点数4.0。即便你没有定义浮点数，在进行除法运算的时候，它会自动出现。浮点数浮点数不是一般意义的数。按照数学上的规定，数应该遵循如下原则：减法是加法的逆运算，加法结合律，等等。例如： >>> 1 + 2
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2023-09-24 15:08:07
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Python基础01一、基础数据类型1、数字类型数字类型之间的转换2、bool 布尔值3、Str 字符串4、list [ ] 列表5、tuple () 元组6、dict {} 字典7、set {} 集合 一、基础数据类型1、数字类型int 整数类型：整数类型与数学中整数的概念一致，整数类型共有4种进制表示：十进制，二进制，八进制，十六进制。默认情况下采用十进制，其他进制需要增加引导符号。floa
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2023-06-20 21:41:44
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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
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2023-08-23 22:50:20
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float是一种数据类型2113。
浮点型数据类型，FLOAT 数据类型用于存5261储单精度浮点数或双精度浮点数。4102浮1653点数使用 IEEE（电气和电子工程师协会）格式。浮点类型的单精度值具有 4 个字节，包括一个符号位、一个 8 位 二进制指数和一个 23 位尾数。
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2023-05-29 22:42:05
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