浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。关于单精度和双精度的通俗解释：单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精度说
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2023-06-15 09:45:49
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float范围为： 32 3.4E–038～3.4E+038
double范围为： 64 1.7E–308～1.7E+308
#include <stdio.h>
#define EPSILON 0.0001
// Define your own tolerance#define FLOAT_EQ(x,v) (((v - EPSILON) < x) &
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2024-03-12 15:33:48
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现象>>> 1.2 - 1.0
0.19999999999999996原因：根本原因：存在（用二进制存储时）“不可表示”，如0.1，0.2和0.01 计算机会把你心里想的十进制小数转换为二进制小数，然后在内存中存储二进制小数CPython 中的 float 类型使用C语言的 double 类型进行存储。 float 对象的值是以固定的精度（通常为 53 位）存储的二进制浮点数，由
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2023-07-05 13:05:34
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一、问题说明 在Python中定义两个浮点型进行计算，会发现某些时候计算并不准确。如下图的代码，并没有得到预期的0.3，而是一个无限接近0.3的数值。 为什么会出现这种情况呢？二、问题原因 查阅各方资料得知，由于所有数据在计算机中都是以0和1形式存储的，在机器字长有限的情况下，浮点型的精度也是有限的。浮点型在计算机中的存储一般遵从IEEE 754标准。IEEE 754标准： IEEE 754
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2023-06-16 19:53:19
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从事金融行业的PHPer，资金运算频繁，稍不留神，用户资金可能损失几十万，甚至更可怕......直接上实例吧：javascript 0.1 + 0.2 为啥不等于 0.3 ? （正确结果：0.30000000000000004）
0.8 * 7 为啥不等于 5.6 ? （正确结果：5.6000000000000005） PHP var_dump(intval(0.58 * 100));
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2024-08-15 09:22:29
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float结构体Include/floatobject.h 中定义typedef struct {
PyObject_HEAD
double ob_fval;
} PyFloatObject;使用了定长对象共用的头部，定义了double类型的字段ob_fval存储浮点值。float类型对象Objects/floatobject.c 中定义PyTypeObject PyFloat_T
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2024-06-25 16:57:44
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浮点数为什么不精准？ 我们在计算机中写的十进制小数，只有 0 和 1 的计算机要怎么处理？我们来试一试如何表达十进制的 0.2 吧。0.01 = 1/4 = 0.25 ,太大0.001 =1/8 = 0.125 , 又太小0.0011 = 1/8 + 1/16 = 0.1875 , 逼近0.2了0.00111 = 1/8 + 1/16 + 1/32 = 0.21875 , 又大了0.00
.. _tut-fp-issues: ****************************************************************************************Floating Point Arithmetic: Issues and Limitations 浮点数算法：争议和限制********************
# 浮点数在 Python 中的固定精度处理
在 Python 中，处理浮点数是一个常见的任务。浮点数的精度问题常常导致我们在科学计算、财务数据处理等场景下出现误差。因此，掌握如何固定浮点数的精度显得尤为重要。本文将介绍 Python 中固定浮点数精度的方法，通过代码示例和饼状图展示其应用。
## 为何需要固定浮点数精度？
在许多情况下，我们在输出浮点数时希望能够控制其显示的精度。例如：
# Python浮点数的精度设置
浮点数是一种用于表示小数的数据类型，它在编程中被广泛使用。然而，由于计算机内部使用二进制来表示数字，浮点数的精度有时会引起问题。Python提供了一些方法来设置和控制浮点数的精度，从而避免一些常见的问题。
## Python浮点数的问题
在Python中，浮点数的精度问题主要涉及到两个方面：舍入误差和尾数计算。
### 舍入误差
舍入误差是由于计算机内部
原创
2024-01-08 09:15:47
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# 如何实现Python float双精度
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何实现Python float双精度。在开始之前，让我们先了解一下整个过程的流程，并用表格展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入需要的模块 |
| 2 | 定义一个浮点数 |
| 3 | 打印浮点数的双精度表示 |
现在让我们逐步进行，了解每个步骤需要做什么，以
原创
2024-01-02 10:57:34
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1、小数的二进制表示问题首先我们要搞清楚下面两个问题： (1) 十进制整数如何转化为二进制数 算法很简单。举个例子，11表示成二进制数：
# Python设置float精度
在计算机科学和数学领域中，精度是一个非常重要的概念。在Python中，默认情况下，浮点数的精度是受限的，这意味着在进行浮点数运算时可能会出现一些精度问题。然而，Python提供了一些方法来设置浮点数的精度，以满足特定需求。
## Python中的浮点数精度问题
首先，让我们看一个简单的例子来演示Python中浮点数精度问题。考虑以下代码段：
```pyt
原创
2023-07-20 23:23:59
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# 实现 Python 高精度 Float 的指南
在一些场景中，普通的浮点数（float）可能无法满足需求，比如当你需要处理非常大的数值或者需要避免浮点数精度丢失的问题。因此，我们需要使用 Python 的 `decimal` 模块来实现高精度的浮点数。这篇文章将指导你如何一步一步地实现这一目标。
## 流程图
首先，我们需要了解整个过程的步骤。下面的表格逐步展示了实现高精度浮点数的主要步
原创
2024-09-26 06:20:01
135阅读
# Python浮点数精度计算
在Python中，浮点数是一种用来表示实数的数据类型。然而，由于浮点数是以二进制形式存储的，很多实数在二进制形式下是无限循环的，这就可能导致浮点数计算时出现精度问题。在本文中，我们将探讨Python中浮点数精度计算的问题，并提供一些解决方案。
## 浮点数精度问题示例
首先，让我们看一个简单的示例，演示浮点数计算时可能出现的精度问题。
```python
a
原创
2024-03-11 05:06:17
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关于float浮点型数据类型的精度问题，首先，我们举这样一个例子：
#include<stdio.h>
int main()
{
float a = 123456789;
printf("%f\n",a);
return 0;
}
定义一个float浮点型数据类型的a，赋值为123456789，编
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2024-05-09 16:18:07
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在程序中，小数一般都采用的是32位浮点型（float）的二进制存储，如果要使用小数计算，对于加、减、乘、除运算的数字和结果必须是实数上精确表示的。由于浮点数的特殊性，无法采用整数的补码存储方式，浮点数需要有特定的存储方式。IEEE754标准规定了浮点数在计算机中的存储方式以及算术标准等。一个浮点数可以分为3部分存储： 按照这种形式存储的数称为规约浮点数，一般C中的float、double
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2023-10-17 09:19:04
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float和double的精度是由尾数的位数来决定的。浮点数在内存中是按科学计数法来存储的，其整数部分始终是一个隐含着的“1”，由于它是不变的，故不能对精度造成影响。float：2^23 = 8388608，一共七位，这意味着最多能有7位有效数字，但绝对能保证的为6位，也即float的精度为6~7位有效数字;double：2^52 = 4503599627370496，一共16位，同理，doubl
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2023-07-11 17:17:09
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8.1 浮点型 **√ **float**类型又被称作单精度类型，尾数可以精确到7位有效数字，在很多情况下，float类型的精度很难满足需求。√ ****double表示这种类型的数值精度是float类型的两倍，又被称作双精度，绝大部分应用程序都采用double类型。√ Java 浮点类型常量有两种表示形式√ 十进制数形式，例如:3.14 314.0 0.314√ 科学记数法形式，如3
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2024-04-11 15:09:49
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最近在项目上遇到一个新奇的问题与大家分享一下，情况如下：页面新增一个777777777数传到后台，保存之后变成777777790；查到原因是后台用float.valueof()转换了一下；继续深挖，float基本属性如下： float二进制位数：32java.lang.FloatFloat.MIN_VALUE=1.4E-45 最大值：Float.MAX_VALUE=3.402
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2023-06-13 17:20:15
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