mport java.math.BigDecimal; import java.math.RoundingMode; /** * 精确的浮点数运算 * * @author wjs * @date 2019/5/21 */ public class Arith { /** * 默认除法运算精度 */ ...
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2021-08-28 21:04:00
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浮点数一个普遍的问题就是在计算机的世界中，浮点数并不能准确地表示十进制。并且，即便是最简单的数学运算，也会带来不可控制的后果。因为，在计算机的世界中只认识0与1 因为在计算机里面，小数是不精确的，例如1.115在计算机中实际上是1.1149999999999999911182，所以当你对这个小数精确到小数点后两位的时候，实际上小数点后第三位是4，所以四舍五入，因此结果为1.11。 这种说法，对了一
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2023-09-13 23:56:05
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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. 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： ”False“是由于底层CPU和IEEE标准通过自己的浮点单位去执行算术导致的。Python的浮点数据类型使用底层表示存储数据，所
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2018-11-02 14:33:00
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有时候：代码上数字计算可能会有如同下面的误差原因：这些错误是由底层CPU和IEEE 754标准通过自己的浮点单位去执行算术时的特征。 由于Python的浮点数据类型使用底层表示存储数据，因此你没办法去避免这样的误差。a=3.2b=2.1print(a+b) # 5.300000000000001print(a+b==5.3) # False如果：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：decimal 模块'''遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交
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2021-07-20 14:31:54
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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.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 + b6.300000000000001>>> (a + b) == 6.3False...
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2021-07-20 14:38:46
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问题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。a = 2.1
b = 4.2
c = a + b
print(c)
print(c == 6.3)
6.300000000000001
False这些错误是由底层CPU和IEEE754标准通过自己的浮点单位去执行算术时的特征，由于
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2023-06-02 16:36:40
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package com.jyc.common.utils;import java.math.BigDecimal;import java.math.RoundingMode;/** * 精确的浮点数运算 * * @author jianyongchao */public class Arith{ / ...
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2021-10-27 14:19:00
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Python支持对整数和浮点数直接进行四则混合运算，运算规则和数学上的四则运算规则完全一致。基本的运算：1 + 2 + 3 # ==> 6
4 * 5 - 6 # ==> 14
7.5 / 8 + 2.1 # ==> 3.0375使用括号可以提升优先级，这和数学运算完全一致，注意只能使用小括号，但是括号可以嵌套很多层：(1 + 2) * 3 # ==> 9
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2023-05-28 17:10:50
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有时候：代码上数字计算可能会有如同下面的误差原因：这些错误是由底层CPU和IEEE 754标准通过自己的浮点单位去执行算术时的特征。 由于Python的浮点数据类型使用底层表示存储数据，因此你没办法去避免这样的误差。a=3.2
b=2.1
print(a+b) # 5.300000000000001
print(a+b==5.3) # False如果：对浮点数执行精确的计算操作，并且不希望有任
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2023-05-27 09:34:57
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IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754）是1980年代以来最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器所采用。这个标准定义了表示浮点数的格式（包括负零-0）与反常值（denormal number）），一些特殊数值（无穷（Inf）与非数值（NaN）），以及这些数值的“浮点数运算符”；它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况（包括例外发生的时机与处理方式）。IEEE 754规定了四种
浮点数精度问题透析:小数计算不准确+浮点数精度丢失根源无论在java python javaScript里面都存在 1+ 2!== 3 问题，这个问题的产生根源在于计算存储数字是二进制，对无限循环小数和无理数采用双精度64位double浮点数_float为32位,即52位小数+11位指数+1位符号。超过52位小数溢出而产生精度丢失在知乎上上看到如下问题：浮点数精度问题的前世今生？1.该问题出现的原
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2024-01-18 12:53:09
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在数据运算过程中，常常会使用不同的数据类型（整数、小数、字符等）与运算操作，本文简单说明一下关于python语言中数据类型与操作符。1. 数据类型python中的数据类型大致包含了整型（int）、浮点数（float）、布尔类型（bool）。1.1 整型与浮点数python中的整型与长整型进行了无缝结合，它的长度只限于计算机的虚拟内存总数。整型与浮点数最大的区别大于是否存在小数点。在python中，
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2023-07-05 14:36:20
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问题的提出：如果我们编译运行下面这个程序会看到什么？public class Test{
public static void main(String args[]){
System.out.println(0.05+0.01);
System.out.
println(1.0-0.42);
System.out.println(4.0
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2024-08-29 20:50:00
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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。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 = 3.2
b = 5.4
print(a + b)
print((a + b) == 8.6)运行结果如下:8.600000000000001
False这些错误是由底层CPU和IEEE 754标准通过自己的浮点单位去执行算术
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2024-03-30 20:51:44
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/*** @(#)Arith.java*/package com.apple.sqm.common;import java.math.BigDecimal;/*** 由于Java的简单类型不能够精确的对浮点数进行运算， 这个工具类提供精确的浮点数运算，包括加减乘除和四舍五入。*@author摘自网上*/public finalclass Arith {// 默认除法运算精度privatestaticfinalintDEF_DIV_SCALE = 2;// 这个类不能实例化private Arith() {}/*** 提供精确的加法运算。* @param v1 被加数* @param v2 加数
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2011-11-01 09:52:00
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BigDecimal对象(该类常用来解决浮点数运算不精确的问题) 代码测试： package cn.tedu.api;import java.math.BigDecimal;import java.util.Scanner;public class TestBigDecimal { public s ...
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2021-10-26 12:51:00
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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。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 + b6.300000000000001>>> (a + b) == 6.3False>&g
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2023-08-15 11:01:44
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浮点数运算
原创
2021-08-27 16:25:54
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浮点数运算
原创
2022-03-08 18:11:08
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一、问题说明以前对浮点数运行没有没有太在意。昨天同事要求把百分比结果保存到文件上，然后就以保存1位小数的形式给他保存了。但是今天同事运行时问能不能统一以一位小数的形式保存，当时觉得很奇怪昨天就是以一位小数形式存的怎么还会提这种要求呢。其给回的截图确实是部分是一位小数的，但一部分是很长的。查看代码都统一如下格式：# 使用round保留三位小数，然后乘以100，最后格式化为带百分号的字符串rate=f
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2023-08-09 14:44:22
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