python浮点数的计算，结果并不像我们想象的那样
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2023-05-18 19:39:59
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JavaScript 只有一种数字类型 Number，而且在Javascript中所有的数字都是以IEEE-754标准格式表示的。浮点数的精度问题不是JavaScript特有的，因为有些小数以二进制表示位数是无穷的。十进制 二进制 0.1 &nb
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2023-09-29 07:24:01
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# MySQL浮点数相加精度问题解析
在MySQL数据库中，浮点数相加可能会遇到精度问题，这是由于浮点数的存储方式导致的。本文将介绍MySQL浮点数相加的精度问题，并给出相应的解决方案。
## 浮点数精度问题分析
在计算机中，浮点数采用IEEE 754标准进行表示，但由于浮点数本身是近似表示的，所以在进行运算时可能会出现精度损失。这种精度损失会导致浮点数相加结果不准确。
在MySQL中，浮
原创
2024-05-12 04:13:08
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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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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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# Python 浮点数相加：你需要知道的一切
在计算机科学中，浮点数表示的是一个带小数的数字。在Python中，浮点数是用`float`类型表示的。虽然浮点数在数学运算中非常方便，但在实际应用中，我们常常会遇到一些奇怪的现象，尤其是在进行浮点数相加时。
## 浮点数的表示
浮点数在计算机中是以二进制形式存储的。例如，十进制的0.1在二进制中不能精确表示，这就导致在计算时出现小误差。为了理解
原创
2024-10-13 03:30:22
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前言浮点数的加减运算大体可以分为五步。我们用一个实例来逐步体会做法。题目：X=0.1101 × 2+10 ,Y= - 0.1111×211,采用浮点数规格化形式求X+Y=？其中阶码4位(含阶符1位)，用补码表示，尾数6位(含尾符1位)。 在舍入时采用0舍1入法。对X和Y进行表示：阶码尾符尾数(补码形式)[X]浮0010011010[Y]浮00111000101.对阶操作两个浮点数在运算前，一定要保
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2024-07-09 21:01:20
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# MySQL浮点相加精度丢失
在使用MySQL数据库时，我们经常会遇到浮点数相加导致精度丢失的问题。这个问题经常发生在需要对浮点数进行精确计算的场景下，如金融领域或科学计算中。在本文中，我们将介绍为什么会出现这个问题，以及如何避免这种情况。
## 问题分析
当两个浮点数相加时，MySQL会根据它们的存储方式进行计算。由于浮点数的存储方式导致了精度有限，因此在进行计算时会出现一定的误差。这意
原创
2024-03-23 05:56:53
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在Python语言中，浮点数是有精度的，通常有精度缺失，这是由于浮点数是使用2进制进行计算的，如下所示： >>> print(0.3 - 0.2)
>>> print(0.3 - 0.2 == 0.1)
0.09999999999999998
False 让我们考虑十进制的 1 / 3 是 0.3333333，十进制的 2 / 3 是 0.6666666，
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2023-08-21 10:04:26
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一、算数运算符+：两个数相加-：两个数相减*：两个数相乘或者返回一个被重复若干次的字符串/：两个数相除，返回的结果为浮点类型//：向下取整%：两个数相除，取余数，即取模运算**：幂乘，即x的y次方注意：①两个数相除，即使能整除，结果也是浮点型②浮点型数据的运算结果是不准确的，如果要精确运算，需要引入Decimal(Decimal()中的参数类型为字符串型)二、赋值运算符=：将右边的值赋给左边的变量
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2023-09-29 08:53:13
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目录1.运算符1.1 算数运算符1.2 赋值运算符1.3 比较运算符1.4 逻辑运算符1.5 位运算符1.6 条件运算符2.条件结构3.随机数4.循环结构 1.运算符单精度(32) float
双精度(64) double
计算机的底层都i是二进制（小数不能）
decimal 字符串的小数
数据库中如果针对钱 用decimal
Decimal(10,2)：表示有10位数，保留两位小数
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2024-03-07 20:28:04
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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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计算机智能处理可数集合的运算，但是全体实数是不可数的，所以计算机只能用一些奇怪的方法来拟合他，于是就产生了浮点数。为什么说浮点数缺乏精确性？在开始本文之前，让我们先来谈谈浮点数为什么缺乏精确性的问题，其实这不是Python的问题，而是实数的无限精度跟计算机的有限内存之间的矛盾。举个例子，假如说我只能使用整数（即只精确到个位，计算机内的浮点数也只有有限精度，以C语言中的双精度浮点数double为例，
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2023-08-05 10:50:20
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1、为什么叫浮点数？
相对于浮点数，就是固点数，小数点固定在最右边，也就是整数。浮点数的小数点，根据指数的取值，左右移动。
2、考虑二进制整数，假设只有2个bit，可以表示00,01,10,11，共四个整数，表示范围是[0,3]，可以表示这个范围内的所有整数。
3、考虑二进制小数，假设只有2个bit，可以表示多少个小数？ 答案也是四个。假设小数点在最左边，分别为00,01,10,11，表
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2015-04-04 10:34:00
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计算几何头疼的地方一般在于代码量大和精度问题，代码量问题只要平时注意积累模板一般就不成问题了。精度问题则不好说，有时候一个精度问题就可能成为一道题的瓶颈，简直“画龙点睛”。这些年的题目基本是朝着越来越不卡精度的方向发展了，但是也不乏一些%^&%题#$%$^，另外有些常识不管题目卡不卡，都是应该知道的。今天我就开膛回顾下见过且还有印象的精度问题，由于本人见识和记忆均有限，望各位大神瞄过后不吝补充。另
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2023-09-15 09:28:35
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乘法分配律在上小学的时候就已经学习过乘法分配律，乘法分配律的具体内容是：两个数的和与一个数相乘，可以先把他们分别与这个数相乘，再相加，得数不变。乘法分配律的定义还可以用表达式“(a+b)×c = a×c+b×c”的形式给出。乘法分配律的反用“a×c+b×c = (a+b)×c”同样成立。例如“10.2×(3+7) = 10.2×3+10.
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2024-06-23 22:36:03
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数据类型1.浮点数浮点数也称小数或实数，C语言中用float和double关键字来定义小数。其中float为单精度浮点型，double为双精度浮点型。1.floatC语言规定，float类型必须至少能够表示6位有效数字，且取值范围至少是10^(-37) ~ 10^37.float类型数据表示的是一个近似的小数，不是精确地，小数点后n位有误差，浮点数的位数越大，误差就越大。到了有效数字8位以后误差位
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2024-05-30 14:06:21
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1.运算符定义两个变量a = 10 b = 20算数运算比较运算赋值运算逻辑运算成员运算 2.基本数据类型int（整数）
在32位机器上，整数的位数为32位，取值范围为-2**31～2**31-1，即-2147483648～2147483647
在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-2**63～2**63-1，即-9223372036854775808～
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2024-02-02 12:48:32
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printf("%.2lf",a);//这里是将a四舍五入输出计算几何头疼的地方一般在于代码量大和精度问题，代码量问题只要平时注意积累模板一般就不成问题了。精度问题则不好说，有时候一个精度问题就可能成为一道题的瓶颈，简直“画龙点睛”。这些年的题目基本是朝着越来越不卡精度的方向发展了，但是也不乏一些%&%题#$%$，另外有些常识不管题目卡不卡，都是应该知道的。今天我就开膛回顾下见过且还有印象
