之前在学习Django中ORM的时候,一直不明白怎么有一个数据类型叫Decimal。直到最近在一个项目中遇到了小数点计算的问题,发现要解决小数计算的精度问题,还真得用到这个Decimal不可。 文章目录问题描述解决办法四舍五入Decimal 问题描述浮点数在内存中存储的时候因为存储机制的原因,天然存在精度丢失的现象,具体原因这里不赘述了a=2.2
a*3
Out[16]: 6.6000000000            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-01 11:31:23
                            
                                617阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            在c语言中,单精度浮点型的精度为7位有效数字,双精度浮点型的精度为16位有效数字,超过此有效数字的部分会被“四舍五入”,python decimal对象的精度可以达到任意值(可以很大,通过getcontext.prec = *来设置精度)。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2013-07-10 23:13:05
                            
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            # 实现Python单精度浮点型
## 介绍
在Python编程中,浮点型数据类型可以表示小数,而单精度浮点型是一种特定的浮点数表示方式,它使用32位二进制补码表示浮点数。本文将教你如何在Python中实现单精度浮点型。
## 实现步骤
下面是实现Python单精度浮点型的步骤:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个二进制字符串,用于表示单精度浮点数 |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-14 12:53:21
                            
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            请看以下Go代码,会返回 0.7 吗?var num float32
    for i := 0; i < 7; i++{
        num = num + 0.1
    }
    fmt.Println(num)答案可能出人意料,是:0.700000050.70000005也许有人会问,是不是Go语言的问题?换其他语言试试? OK,我们换JS试试。 答案依然令人意外。 除此之            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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            
                
         
            
            
            
            作者:Harvey某一天,开发问我,为什么针对一个查询会有两条记录,且其中一条记录并不符合条件select * from tablea where xxno = 170325171202362928;xxno为 170325171202362928 和 170325171202362930的都出现在结果中。一个等值查询为什么会有另外一个不同值的记录查询出来呢?我们一起            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    学过编程语言的都知道,浮点型是有精度问题的。(说人话它实际值与我们想要存入的的值是有细微误差的)。接下来我的讲解将让你对于浮点型的了解更加深入。        废话不多说,先看一个例子。(基于C语言)c语言中浮点型有两种1.单精度浮点型(float)2.双精度浮点型(double)先看一段代码#incl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            记录下遇到的问题$num = 2.07;
var_dump((int)($num*100));这个输出多少,大家可以猜测一下。答案是 206这个是浮点型的通病解决方案就是用 strval转化成字符串$num = 2.07;
var_dump((int)(strval($num*100)));答案是 207            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            浮点数如何存储     C语言和C#语言中,对于浮点类型的数据采用单精度类型(float)和双精度类型(double)来存储,float数据占用32bit,double数据占用64bit。单精度类型和双精度类型在计算机存储格式如下所示:  
       要想理解float和double的取值范围和计算精度,必须先了解小数是如何在计算机中存储的:      举个例子:78.375,是一个正小数。要            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MySQL双精度浮点型
在MySQL中,双精度浮点型是一种用于存储和操作带有小数点的数值的数据类型。它提供了一种高精度的数值表示方法,通常用于需要更大范围和更高精度的计算和存储需求。本文将介绍MySQL中双精度浮点型的特点、使用方法和示例代码。
## 双精度浮点型的特点
MySQL中的双精度浮点型是一种称为`DOUBLE`的数据类型。它占据8字节的存储空间,能够精确表示大范围的数值,并提            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、JavaScript中的数据类型1.数值型(Number) 分类:整数;浮点数所有数值都以双精度浮点型来表示,双精度浮点类型可以表示以-2∧53到2∧53的整数,也可以表示为±1.7976∧308的最大值和±2.2250*10∧(-308)的浮点数。数值型举例十进制值12,1.2,-23,.22e3,-1.3e3,3.E-2,十六进制值0x0,0xABCDEF,0x1a2b3c八进制值00,0            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            50年前Kernighan、Ritchie和他们的C语言书的第一版开始,人们就知道单精度“float”类型有32位大小,双精度类型有64位大小。还有一种具有扩展精度的80位“长双精度”类型,这些类型几乎涵盖了浮点数据处理的所有需求。但是在最近几年,尤其是今年LLM的兴起,为了减小模型的存储和内存占用,开发人员开始尽可能地缩小浮点类型。在本文中,我们将介绍最流行的浮点格式,创建一个简单的神经网络,并            
                
         
            
            
            
            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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            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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            一直没太在意计算机浮点数的问题,今天查了一下资料,把这个问题梳理了一下,其实这个简单来说就是进制转换和无限小数带来的问题,要弄明白这个问题只要了解IEEE754的标准的就清楚了,我也总结一下原因,各位看官仔细看看就能明白通俗易懂^_^重点内容1:在我们现实生活中使用的数字是十进制的,但是在计算机中运行只能是二进制的数字,所以计算机会把输入的数字转换成二进制去执行的。(这里大家需要去了解以下如何把十            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            float型和double型数据的存储方式对于浮点类型的数据采用单精度类型(float)和双精度类 型(double)来存储,float数据占用32bit,double数据占用64bit。通常float可以保证十进制科学计数法小数点后6位有效精度和第7位的部分精度double可以保证十进制科学计数法小数点后15位有效精度和第16位的部分精度。因为float和double的精度是由尾数决定的,什么是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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
                                                                                    
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            1,在老版本的MySQL 3.22中,MySQL的单表限大小为4GB,当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是,当出现MyISAM存储引擎之后,也就是从MySQL 3.23开始,MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了(官方文档显示)。也就是说,从目前的技术环境来看,MySQL数据库的MyISAM存储 引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定,而是由所在主机的OS上面            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            ## Python中双精度浮点型和元组的实现
### 1. 流程步骤
```mermaid
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    title 教学流程
    section 介绍
        开发者 -> 小白: 欢迎学习Python中双精度浮点型和元组的实现!
    section 步骤
        开发者 -> 小白: 第一步:导入decimal模块
        开发者 -> 小白: 第            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-02-27 06:37:53
                            
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