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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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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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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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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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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2.0 == 2.000 当然，显而易见，应该是相等的， >>> 2.0 == 2.000TrueTrue>>> 2.0 == 2True 但是，如果有很小的浮点尾数>> 2.0 == 2.0
原创
2024-07-22 14:00:41
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在进行浮点数计算时它们无法精确表达出所有的十进制小数位。a = 4.1
b = 5.329
print(a+b)
9.428999999999998这些误差实际上是底层CPU的浮点运算单元和IEEE754浮点数算数标准的一种“特性”。python的浮点数类型保存的数据采用的是原始表示形式，因此使用float实例时就不能避免这样的误差。我们可以使用decimal模块避免这种操作(如果不介意牺牲下
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2023-06-26 14:10:25
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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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浮点数精度问题：
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2019-04-29 15:00:00
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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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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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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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浮点数进行计算时，产生精度损失：发现问题：在算法编程中，经过计算本应该得到对称矩阵，但是却得到和对称矩阵有微小差异的非对称矩阵。经多次检查，确定并非算法错误，困扰了很久，没有解决。解决问题：最后在看一个python的基础教程时，看到有关浮点数精度损失的问题，才想到可能是精度损失影响了计算。（这可能是所谓的温故知新吧）所以在对数值的精度有一定要求的算法实现时，可以考虑用python的第三方库deci
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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# Python浮点数相乘精度问题解决方法
## 简介
在Python中，由于浮点数的内部表示方式，当进行浮点数相乘时可能会出现精度问题。本文将教会你如何解决这个问题。
## 流程图
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B[浮点数相乘]
B --> C[处理精度问题]
C --> D[输出结果]
```
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
|-
原创
2024-07-05 04:29:57
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《阿里巴巴 Java 开发手册》中提到：“为了避免精度丢失，可以使用 BigDecimal 来进行浮点数的运算”。这篇文章，我就简单解释一下浮点数运算出现精度丢失的原因以及 BigDecimal 的常见用法，希望对大家有帮助！BigDecimal 介绍BigDecimal 可以实现对浮点数的运算，不会造成精度丢失。通常情况下，大部分需要浮点数精确运算结果的业务场景（比如涉及到钱的场景）都是通过 BigDecimal 来做的。纳尼，浮点数的运算竟然还会有精度丢失的风险吗？确实会！示例代码：floa
原创
2022-03-30 14:37:27
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一元加号操作符返回操作数的值。换句话说，+ 5 = 5，X = X + 一元减号运算符返回操作数乘以1。换句话说，如果X = 5，X = 5。 为获得最佳效果，这些运营商都应放在紧接的操作数（如X，不是X）。 不要混淆一元减号运算符与二进制减法运算符，它使用相同的符号。例如，在x = 5 -3的表达
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2024-05-31 15:55:41
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