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
在c语言中,单精度浮点精度为7位有效数字,双精度浮点精度为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精度浮点 ## 介绍 在Python编程中,浮点数据类型可以表示小数,而单精度浮点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。 ## 实现步骤 下面是实现Python精度浮点的步骤: | 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
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
        学过编程语言的都知道,浮点是有精度问题的。(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语言中浮点有两种1.单精度浮点(float)2.双精度浮点(double)先看一段代码#incl
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 2023-05-15 20:54:01
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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
# MySQL双精度浮点 在MySQL中,双精度浮点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中双精度浮点的特点、使用方法和示例代码。 ## 双精度浮点的特点 MySQL中的双精度浮点是一种称为`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 2023-08-26 08:47:59
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一、JavaScript中的数据类型1.数值(Number) 分类:整数;浮点数所有数值都以双精度浮点来表示,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
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Python中的浮点数采用IEEE 754标准表示,这是一种二
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:
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
float和double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(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
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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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
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
## Python中双精度浮点和元组的实现 ### 1. 流程步骤 ```mermaid journey title 教学流程 section 介绍 开发者 -> 小白: 欢迎学习Python中双精度浮点和元组的实现! 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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