在什么情况下，像“1.0”这样的浮点(使用.0)会变成整数？ - 腾讯云开发者社区

浮点数运算丢失精度今天碰到了这样一个情况, 使我又去翻阅了原来课本, 在Pthon中如果输入下面这段程序: print(sys.float_info.max - 1.0) print(sys.float_info.max...浮点数但是, 在正常使用的时候, 通常是不知道小数的确切位数, 怎么办呢? 科学记数法想必都不陌生 a*b^n, 浮点数其实就是根据它来, 其存储结构如下(64位): ?...再看回顾了小数的保存之后, 再来回看之前的, 为什么浮点数最大值, 减去1之后, 本身没有任何变化呢? 要回答这个问题, 还需要知道两个浮点数在计算机中是如何进行计算的....所以, 要将浮点数1.0进行转换, 而这个数字要想转换成相同指数的话, 其基数部分就要后移1023位, 导致溢出, 就变成0了. 所以就相当于和0做运算, 其结果不变....同时, 因为浮点数能表示的范围比整数要大, 在转整数的时候, 也可能会造成丢失. ---- 最终搞懂了这个看似奇怪的现象, 唉, 基础还是不够啊.

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JavaScript 精粹：Number 与 Math

JS 使用“双精度64位格式IEEE 754”标准这是什么意思？所有JavaScript 数字都存储为双浮点数。...JS会欺骗你，让你认为 var x = 1 是一个整数，但实际上它是一个浮点数并且等于 1.0。...例如，如果试图在代码中使用900719925474099164，它就会变成 900719925474099200，这是因为它超出了安全数字范围。我们怎么知道安全数字的范围是多少? ?...全局 Number 方法与 Number.method 比较你可能已经注意到有像 parseInt 这样的全局函数，但是这里只用 Number.parseInt() 这是因为 JS 试图摆脱全局函数而使用模块...数字使用字符串中的方法你可能已经尝试在控制台或任何地方上数字使用字符串的方法如 23.toString(2) // syntax error这是因为如前面“数字创建基础”中提到的 23.，0 是可选的

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【C语言】探索数据的存储（下篇）

：这也是为什么会产生这么大的数字，永远不可能小于0，会陷入死循环，这就是这道题。...如果你这样想，那肯定有问题，strlen()是求字符串的长度，关注的是字符串中‘\0’（既数字0）之前的多少字符，而如果像上面这么想，里面根本没0，算不了。...所以对于这道题，减到-128的时候不会再小下去了，会变成127，然后再126,125最后到0，然后又是-1,-2…strlen求的是\0.所以128+127 = 255，结果就是这么来的。...{ printf(">\n"); } else { printf("<\n"); } return 0; } 常规情况下，你是这样想的：if里面的结果为：3-6<0,结果是打印< ....比如： 0.5（1/2）的二进制形式为0.1，由于规定正数部分必须为1，即将小数点右移1位，则为 1.0*2^(-1)，其阶码为-1+127=126，表示为 01111110，而尾数1.0去掉整数部分为

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JavaScript 精粹：Number 与 Math

JS 使用“双精度64位格式IEEE 754”标准这是什么意思？所有JavaScript 数字都存储为双浮点数。...JS会欺骗你，让你认为 var x = 1 是一个整数，但实际上它是一个浮点数并且等于 1.0。...例如，如果试图在代码中使用900719925474099164，它就会变成 900719925474099200，这是因为它超出了安全数字范围。我们怎么知道安全数字的范围是多少?...全局 Number 方法与 Number.method 比较你可能已经注意到有像 parseInt 这样的全局函数，但是这里只用 Number.parseInt() 这是因为 JS 试图摆脱全局函数而使用模块...或者换句话说，它的命名很差， “无效数字”或类似数字情况会更好。检查 NaN NaN 是有毒的，意思是它会把它接触到的任何东西变成请输入代码NaN 。

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Python - 基本数据类型_Number 数字、bool 布尔、complex 复数

Number 数字，是一个大的分类，细分四小类整数：int 浮点数：float 布尔：bool 复数：complex int 的栗子 print(type(-1)) print(type(1)) print...'float'> int + int = int int + float = float，会自动转型为浮点数 float + float = float 减法 print...和 // 的区别 / 除法，自动转型成浮点数 // 整除，只保留整数部分 print(2 / 2) print(2 // 2) print(1 / 2) print(1 // 2) # 输出结果 1.0...) # 16*2+10 print(0x9F) # 16*9+15 # 输出结果 1 25 42 159 int() 转成十进制 int 可以将数字字符串和 Number 类型的值转成整数 # 转成十进制...int() 能将纯整数（不能是浮点数）的字符串转成 int 类型传入浮点数不会进行四舍五入，直接取整数部分 bin() 其他进制数转二进制 # 转成二进制 print(bin(10)) # 10

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数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

在标记方法中，标记值可能是某些特定于数据的惯例，例如例如使用-9999或某些少见的位组合来表示缺失整数值，或者它可能是更全局的惯例，例如使用NaN（非数字）表示缺失浮点值，这是一个特殊值，它是 IEEE...像NaN这样的常见特殊值不适用于所有数据类型。在大多数情况下，不存在普遍最佳选择，不同的语言和系统使用不同的惯例。...我们将要看到，这种选择有一些副作用，但实际上在大多数相关情况下，最终都是很好的妥协。...例如，如果我们将整数数组中的值设置为np.nan，它将自动向上转换为浮点类型来兼容 NA： x = pd.Series(range(2), dtype=int) x ''' 0 0 1 1...dtype: int64 ''' x[0] = None x ''' 0 NaN 1 1.0 dtype: float64 ''' 请注意，除了将整数数组转换为浮点数外，Pandas

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计算机组成原理笔记（二）

”： >>> 0.3 + 0.6 0.8999999999999999 下面我们来一步步解释，为什么会这样。...定点数如果我们用32个比特表示整数，用4个比特来表示0～9的整数，那么32个比特就可以表示8个这样的整数。然后我们把最右边的2个0～9的整数，当成小数部分；把左边6个0～9的整数，当成整数部分。...在浮点数里，我们不像正数分符号数还是无符号数，所有的浮点数都是有符号的。接下来是一个8个比特组成的指数位。我们一般用e来表示。8个比特能够表示的整数空间，就是0～255。...0.5的符号为s应该是0，f应该是0，而e应该是-1，也就是 $0.5= (-1)^0×1.0×2^{-1}=0.5$，对应的浮点数表示，就是32个比特。...在乱序执行的情况下，只有CPU内部指令的执行层面，可能是“乱序”的。

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浮点数怎样才能没有误差？

不要使用浮点数我们先来初步看看模块 decimal 的使用方法，代码如下： >>> 1.0 // 0.2 4.0 >>> 1.0 % 0.2 0.19999999999999996 >>> import...Decimal('5') >>> decimal.Decimal('1.0') % decimal.Decimal('0.2') Decimal('0.0') 上面两个命令我就不给大家讲解了，之前我在讲为什么有些小数在计算机中表示有误差...什么情况？！decimal 没用？！不不不，我们传入浮点数对应的字符串就会发现它有用了，精度没有丢失。那么为什么浮点数作为参数传进来会有精度的丢失？...在我这里只弄了一位有效数字，我们来看看这样会有什么问题，问题代码如下： >>> decimal.getcontext().prec = 1 >>> decimal.Decimal('11') Decimal...第一，你实例化的时候传入浮点数精度不会恢复；第二，除不尽不会一直除（有效数字的最大位数给了限制）；第三，小数末尾的 0 只要有效数字的最大位数允许，运算之后就不会丢；第四，负数的整除变成向 0 走。

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《Java从入门到失业》第三章：基础语法及基本程序结构（3.7）：运算符（基本算数运算符、原码、反码、补码）

b = 13.0 a2 * b = 30.0 a2 / b = 7.5 a2 % b = 1.0 我们看到，整数15/2=7，而浮点数15/7=7.5。...在Java中，参与运算的2个数有浮点数时，就会自动将非浮点数变成浮点数来运算。下面为了节省篇幅，就不再分别列出代码和结果了。...0除以0，得到NaN；正负浮点数除以0得到正负无穷大；整数除以0会抛出异常。...这样一来，对于3位二进制系统，表示数的范围就变成-4~3，而所有的减法就变成加法了。...而且这样一来我们还惊奇的发现：所有的正数最高位都是0，负数最高位都是1 所有负数的二进制都是它所对应的绝对值的二进制按位取反后+1，就是补码到此为止，我们就搞清楚了为什么在计算中要用补码来表示负数了

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Julia(转换和推广）

在大多数语言中，内置数字类型，操作数的算术运算符与缀语法，如使用时+，-，*，和/，会自动提升为普通型，以产生预期的效果。...这些系统很方便且设计得足够仔细，以至于程序员通常几乎看不见它们：几乎没有人在编写这样的表达式时有意识地想到这种提升，但是编译器和解释器必须在加法之前执行转换，因为整数和浮点数-点值不能按原样添加。...到处都是显式转换非常不方便，但是，即使Ada也具有一定程度的自动转换：整数文字会自动提升为所需的整数类型，而浮点文字也同样会提升为适当的浮点类型。...最后两种转换方法提供了从有理类型到浮点数和整数类型的转换。要转换为浮点数，只需将分子和分母都转换为该浮点类型，然后进行除法。要转换为整数，可以使用div运算符对整数进行截断（四舍五入）。...将复杂值与实际值混合会提升为适当类型的复杂值。这实际上是使用促销的全部内容。其余的就是巧妙应用程序的问题，最典型的“聪明”的应用是对于像算术运算符数字运算捕获所有方法的定义+，-，*和/。

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Lua连续教程之Lua中的数值

同时，具有相同算术值的整型值和浮点值在Lua语言中是相等的： >1 == 1.0 --true >-3 == -3.0 --ture >0.2e3 == 200 --ture 在少数情况下...这样，floor除法就可以与其他算术运算一样遵循同样的规则：如果操作数都是整型值，那么结果就是整型值，否则就是浮点型值 >3 // 2 --1 >3.0 // 2 --1.0 >6 // 2...Lua表达式同意支持幂运算，使用符号^表示，像除法一样，幂运算的操作数也永远是浮点类型（整型值在幂运算时不能整除，例如，2^{-2}的结果不是整型数）。...当不带参数调用时，该函数将返回一个在[0,1)范围内均匀分布的随机实数。当使用带有一个整型值n的参数调用时，该函数将返回一个在[1,n]范围内的随机整数。...(整型值) 在将浮点型值强制转换为整型值时，Lua语言会检查数值是否与整型值表示完全一致，即没有小数部分且其值在整型值的表示范围内，如果不满足条件则会抛出异常： > 3.2|0

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如何使用 Python编程来识别整数、浮点数、分数和复数

Python 将整数和浮点数视为不同的类型。如果使用 type()函数，Python 会显示你刚刚输入的数字类型。...正如我们刚刚看到的那样，Python 不会将 1.0 或 4.0 这样的数字识别为整数，所以如果我们想将类似的数字作为这些程序的有效输入，我们必须把它们从浮点数转换为整数。...然而，它也会标记像 1.0 和 2.0 这样的数字，Python 将这些数字视为浮点数，但是这些数字等同于整数，如果将它们作为正确的 Python 类型输入，就可正常工作。 ...而将 1.0 作为浮点数调用时，检查结果为 True： >>> 1.0.is_integer()True 我们可以使用 is_integer()过滤掉非整数输入，同时保留 1.0 这样的输入，即表示为浮点数...不同计量单位之间的转换可能会很棘手，这就是为什么在高中数学课上经常被要求解决涉及不同计量单位之间转换的问题。这是测试你基本数学技能的好方法。

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关于 IEEE 754 浮点数一些设计细节的疑问解释

假设整数部分是 0 可不可以呢？其实 0 也是可以的，但是这样其实就浪费了一个位的精度了。我们知道浮点数在内存中的表示，其实就是二进制的科学记数法。...我们先考虑我们所熟悉的十进制，十进制下科学记数法为了达到最高效地表示数字的目的，是规定不允许有效数字的整数部分是 0 的，如果整数部分是 0 的话，就通过改变数量级指数来调整，使得整数部分变成 1 到...0.365 * 10^5 => 3.65 * 10^4 二进制的科学记数法也是一样的，我们为了高效简介的表达，也像十进制的科学记数法一样，规定有效数字的整数部分不能是 0（因为前导 0 是无效数字...如果是 10 进制的话，因为有效数字的整数部分有 1 ~ 9 九种情况，就不能像二进制这样省略掉不存第一位）我们也可以做一个小实验，我们还是以 -110.101 作为例子，看一下如果假设有效数字个位规定为...首先要把符号关系搞清楚（++,+-,-+,--），然后，再按符号关系执行多套不同的逻辑，这样实现起来 CPU 电路会很复杂。

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Python数字类型

表示数字的时候，有时我们还会用八进制或十六进制来表示：十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示，例如：0xff00 八进制用0o前缀和0-7表示，例如0o45 python的整数长度为16,32位，并且通常是连续分配内存空间的...小整数对象池 python初始化的时候会自动建立一个小整数对象池，方便我们调用，避免后期重复生成！这是一个包含262个指向整数对象的指针数组，范围是-5到256。...也就是说比如整数10，即使我们在程序里没有创建它，其实在Python后台已经悄悄为我们创建了。为什么要这样呢？...我们都知道，在程序运行时，包括Python后台自己的运行环境中，会频繁使用这一范围内的整数，如果每需要一个，你就创建一个，那么无疑会增加很多开销。...数字类型转换在某些特定的情况下，我们需要对数字的类型进行转换。python为我们提供了内置的数据类型转换函数。 int(x) 将x转换为一个整数。

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b代码构成6-数据类型

图6-2-1 整型常量的4种表现形式：十进制整数，如：100，-100，0 八进制整数，要求以0开头，如：015 十六进制数，要求0x或0X开头，如：0x15 二进制数...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。...=d2"); } 二进制浮点数不能精确的表示0.1、0.01、0.001这样10的负次幂。并不是所有的小数都能可以精确的用二进制浮点数表示。...布尔型 boolean类型有两个常量值，true和false，在内存中占一位（不是一个字节），不可以使用 0 或非 0 的整数替代 true 和 false ，这点和C语言不同。...关键也很容易写错成if(flag=true)，这样就变成赋值flag 为true而不是判断！

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Java 基本类型的各种运算，你真的了解了么？

当给定一个 String 操作数和一个整数操作数时，这个运算符就会把整数操作数转换为表示其十进制形式的 String，将两个字符串串联起来，生成一个新创建的 String。以下代码会输出什么呢？...浮点数在计算机中的存储方式遵循 IEEE 754 浮点数的计数浮点数运算和整数运算相比，只能进行加减乘除的数值运算，不能做位运算。...科学计数法的出现，是用来表示一个极大或极小数，像四亿亿这样的数字，用整数也可以表示，但你要真写的话，都不知道写到猴年马月，而且可读性也很差，不科学！...小结本文介绍了 Java 基本类型的三大类运算，包括整数运算，浮点数运算和布尔运算，在讲解各种运算的过程中，也引出了计算机的一些基础知识，像原码，反码，补码这类，也举例说明了一些你平时可能不会注意到的问题...，比如 1.0 减去 0.9 在计算机的世界里居然不是整整的 0.1，其实在浮点数的世界里容易被你忽略甚至用错的点还很多，比如判断两个浮点数是否相等，如果直接用 == 是会让程序出错的。

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Java 虚拟机：Java的基本类型

在不考虑违反规范的情况下，boolean 类型的取值范围是 0 或者 1。char 类型的取值范围则是 [0, 65535]。通常我们可以认定 char 类型的值为非负数。...当然，在正常使用 Java 编译器的情况下，生成的字节码会遵守 Java 虚拟机规范对编译器的约束，因此你无须过分担心局部变量会超出它们的取值范围。...前者在 Java 里是 0，后者是符号位为 1、其他位均为 0 的浮点数，在内存中等同于十六进制整数 0x8000000（即 -0.0F 可通过 Float.intBitsToFloat(0x8000000...尽管它们的内存数值不同，但是在 Java 中 +0.0F == -0.0F 会返回真。在有了 +0.0F 和 -0.0F 这两个定义后，我们便可以定义浮点数中的正无穷及负无穷。...你也许会好奇，既然整数 0x7F800000 等同于正无穷，那么 0x7F800001 又对应什么浮点数呢？这个数字对应的浮点数是 NaN（Not-a-Number）。

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2 | 从0开始学PyTorch

32位浮点数 torch.float64 或 torch.double 64位双精度浮点数 torch.float16 或 torch.half 16位半精度浮点数 torch.int8 8位有符号整数...对于PyTorch来说，如果不做特殊处理，在构建浮点数tensor时默认使用float32，也就是32位浮点数，在构建整数tensor的时候使用的是int64,64位有符号整数关于元素类型的操作：除了默认情况以外...在进行运算的时候，两个精度不同的tensor如果需要进行操作，那么低精度类型的tensor会自动转成较高精度的tensor。...前面我们都没有指定设备，默认就是在CPU上进行运算，如果我们像下面这样指定它的设备device，就可以使用GPU来进行加速计算了： points_gpu = torch.tensor([[4.0,1.0...], [5.0, 3.0], [2.0,1.0]], device='cuda') 或者这里也可以用我们前面提到的to()方法,当存在多个GPU的时候也可以根据GPU的序号来指定使用哪个GPU points_gpu

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啰嗦的除法

但我们看到的后三个符合，第一个居然结果是0。why? 因为，在python里面有一个规定，像2/5中的除法这样，是要取整。2除以5，商是0（整数），余数是5（整数）。...只不过那些轮子在python里面的名字不叫自行车、汽车，叫做“模块”，有人承接别的语言的名称，叫做“类库”、“类”。不管叫什么名字把。就是别人造好的东西我们拿过来使用。怎么用？...实验下面的操作： >>> 5%2 1 >>> 9%2 1 >>> 7%3 1 >>> 6%4 2 >>> 5.0%2 1.0 符号：%，就是要得到两个数（可以是整数，也可以是浮点数）相除的余数。...前面说python有很多人见人爱的轮子（模块），她还有丰富的内建函数，也会帮我们做不少事情。...还留下了很多话题，比如如何处理循环小数问题，我肯定不会让有探索精神的朋友失望的，在我的github中有这样一个轮子，如果要深入研究，可以来这里尝试。

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C语言：数据在内存中的存储形式

这样做的⽬的，是节省1位有效数字（这样的话精度会更高！！）。以32位浮点数为例，留给M只有23位，将第⼀位的1舍去以后，等于可以保存24位有效数字。...⽐如：0.5 的⼆进制形式为0.1，由于规定正数部分必须为1，即将⼩数点右移1位，则为1.0*2^(-1)，其阶码为-1+127(中间值)=126，表⽰为01111110，⽽尾数1.0去掉整数部分为0...6.3.3 E全为1 这时，如果有效数字M全为0，表⽰±⽆穷⼤（正负取决于符号位s） 6.4 题目解析明白了浮点数的存储形式，我们就一起对5.4的那道题进行解析 6.4.1 为什么9还原成浮点数变成了...因为浮点数在内存中有时候无法精确保存，所以使用==可能会存在问题，所以一般来说，我们会设置一个我们可以接收的精度，如果他们之间的差距在这个精度之内，就把他们视为相等。...11111111再+时变成100000000 此时达到9位，首位丢失，所以又是00000000即0，所以如果一直+1，会一直按照0-127 -128--1 这样循环下去！！九、经典例题

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