文章目录 一、Python 字符串格式化 1、浮点数精度问题 2、浮点数精度控制 一、Python 字符串格式化 ---- 1、浮点数精度问题 在上一篇博客 【Python】字符串 ③ ( Python...字符串格式化 | 单个占位符 | 多个占位符 | 不同类型的占位符 ) 中 , 拼接字符串中 , float 浮点类型出现如下情况 , 小数点后有 6 位 ; 代码示例 : # 不通过类型的占位符 name...has %f dollors" % (name, age, money) print(info) 执行结果 : Tom is 18 years old, has 88.880000 dollors 2、浮点数精度控制...使用 辅助符号 " m.n " 可以控制数据的 宽度 和 精度 ; m 用于控制宽度 , 如果 设置的 宽度 小于 数字本身的宽度 , 该设置不生效 ; n 用于控制小数点的精度 , 最后一位会进行四舍五入...; 浮点数精度控制示例 : 设置宽度 : %3d 用于设置宽度为 3 位 , 如果数字为 1 , 其被设置了 3 位的宽度 , 在打印时 , 会在 1 前面添加两个空格 ; 1 打印时为 [空格
Python中，浮点数运算，经常会碰到如下情况: 出现上面的情况，主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的，有些数不精确。...比如说: 0.1是十进制，转化为二进制后它是个无限循环的数： 0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100 而python...是以双精度(64)位来保存浮点数，多余的位会被截掉，所以看到的是0.1，但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1，参与运算后，也就有可能点误差,特别是金融邻域里面，对精度更是要求更高，如何在Python中获取特定位数精度值
计算机在处理浮点数时会用二进制表示，遇到无法用二进制精确表示的十进制浮点数时便会根据精确度位数进行截断，Python 也不例外。...Python 精度 python 默认使用的是 double 精度， 浮点数在计算机中都是以二进制保存，当有无法精确表示的二进制数字时便会产生截断， 这就导致了在有限精度下，电脑为自己把精度范围外的小数...可以随时在 Python 环境下测试： 0.1+0.2 --> 0.30000000000000004 也就是说，如果你使用很精确的浮点数字计算的结果作为一个逻辑表达式时，可能会发生问题： 0.1...该数据除以 2^{64} 得到 0.1+0.2 的结果，就是 0.30000000000000004 以上流程基本就是 Python 内部计算 0.1+0.2 时的过程，其余语言也一样，这是由无限循环小数难以精确表示导致的...解决方案 如果有需要更高精度计算的需求，可以继续提升有效 bit 位数。
Python高手，希望大家一起加油 Python中浮点数的精度问题 在Python中，浮点数是以双精度（64位）存储的，遵循IEEE 754标准。...相比于Python内置的浮点数（float），Decimal类型可以精确表示小数，避免了由于二进制浮点数表示导致的精度问题。 为什么需要Decimal？...Python中的浮点数（float）是基于IEEE 754标准的双精度浮点数，它们以二进制形式存储，因此不能精确地表示所有的十进制小数。例如，0.1在二进制中是一个无限循环小数，因此无法精确表示。...格式化输出 如果你只是需要控制输出时的精度，而不是计算过程中的精度，可以使用格式化字符串来格式化输出。...，Python（以及大多数编程语言）中的浮点数都遵循IEEE 754标准，无法完全避免精度问题。
浮点数精度问题 下面的代码都是PHP代码，Python的浮点数精度问题可以使用下面同样的方法解决 $i = 0.58; echo intval($i*100); // 输出结果 57 ?...为啥输出了57 针对这个问题，逛了鸟哥的博客。（PHP浮点数的一个常见问题的解答） 主要需要理解的就是在计算机中浮点数转成二进制时是无限长的值。...浮点数, 以64位的长度(双精度)为例, 会采用1位符号位(E), 11指数位(Q), 52位尾数(M)表示(一共64位)....符号位：最高位表示数据的正负，0表示正数，1表示负数。 指数位：表示数据以2为底的幂，指数采用偏移码表示 尾数：表示数据小数点后的有效数字。...看似有穷的小数在计算机的二进制表示里实际上是无穷的。 解决方案 使用round()函数 $i = 0.58; echo round($i*100); // 输出结果 58
解惑 其实这设计到了计算机的浮点数存储是以二进制进行存储的。...那为什么python这些语言，我们在使用的时候没有察觉到这个问题呢？因为编译器自觉的帮我们做了近似的处理。 和十进制无法精确表示分数的1/3同样，二进制也无法精确表示十进制的小数。...8位多，python浮点数占用8个字节，64位。...那么如何做这种精度的计算呢？其实很简单，精度丢失是小数才会有，只要转成整数，就不会有这个问题了。比如Python中： (1.0+2.0)/10 结果：0.3， 没毛病。...当然，这个0.3也不是精确的0.3，但会在显示过程进行精度转换，通过整数运算，避免了小数运算过程中的丢失精度问题。
a,b,c局部变量值 如果变量 a , b 换 0.75 ， 0.5 可以看出运行出 c == 1.25 ,说明浮点数运算是不稳定的。 ?...所以，判断两个浮点数变量是否相等，不能简单地通过 "==" 运算符实现，浮点数进行比较时，一般比较他们之间的差值在一定范围之内。...=1.0 2 为什么浮点数精度会丢失 十进制小数转化为二进制数：乘以2直到没有了小数为止。 举个例子，0.9 表示成二进制数。...很显然，小数的二进制表示有时是不可能精确的。其实道理很简单，十进制系统中能不能准确表示出 2/3 呢？同样二进制系统也无法准确表示 1/10 。这也就解释了为什么浮点型精度丢失问题。...3 float 存储原理 float 型在内存中占 4 个字节。
问题不论大家使用的是什么编程语言想必都知道浮点数在计算机中存在一定的精度问题，特别是有float类型的编程语言中，大部分编程都是建议直接使用更高精度的double类型。...我的天，这简直有违天道的事情，但其实这在计算机中是正常的，要理解这个问题，我们就要先从浮点数是怎样用二进制表示的，然后它是怎么被存储在计算机内的，然后我们再来讨论如何尽可能的去规避这种精度问题的出现。...这样做是为了表示±0，以及接近于0的很小的数字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）精度问题产生的原因通过上面的内容我们其实已经了解了关于浮点数的内容，总结一下就是：在计算机中...如何尽可能规避这些精度问题使用高精度库在需要高精度计算的场合，使用专门的高精度数学库，如 Python 的 decimal 模块或 Java 的 BigDecimal 类。...，可以选择使用更高精度的浮点数类型（如 double 而不是 float），以减少精度损失。
技术背景 在Python的一些长效任务中，不可避免的需要向文本文件、二进制文件或者数据库中写入一些数据，或者是在屏幕上输出一些文本，此时如何控制输出数据的长度是需要我们注意的一个问题。...比如对于一个二进制文件，如果输出的浮点数长度一直在发生变化，则写入到文件之后，读取的人按照比特位进行读取就会读到一堆错误的数据。因此，我们需要控制输出位数，尤其是浮点数要格外小心。...常规控制方法 一般情况下，我们可以通过round来设置输出浮点数的有效数字，其原理是对于一个给定的浮点数直接取前n位的有效数字，后续的数字四舍五入。...In [20]: print ('{:.4}'.format(string)) Hell 总结概要 在python的输出结果中，尤其是浮点数的输出，当我们需要写入文本文件时，最好是采用统一的输出格式，这样也能够增强结果的可读性...而如果是取有效数字，需要用到{:.4}，这几种方法没有优劣，只有看不同的场景，选取不同的精度控制方案。
毕竟我们都知道计算机是只能识别二进制，因此如何表示小数以及用科学计数法表示数中的点后数以及10的次方就是个值得仔细规划的问题。...’就是默认存在的，省略不存，内存中只会存入后面的.xxxxx的部分，如1.01，最终只会存入01，取出的时候将前面的‘1’加上，这样存就会多出1bite的空间，我们存储的精度就更大了。...3.浮点数存储精度 1.精度丢失 其实上述的存储看似万无一失，但是当我们多输入一些数字 我们会发现当精度特别小的时候，我们的数值看起来就变不太一样了，因为其实二进制表示十进制时，对于0.xxxx后面的xxxxx...如0.1，如精度只有0.1，那它就是0.1，但是当精度到0.50时，它就不是0.1了。 2.浮点数的比较 因为前面说的精度丢失问题，浮点数间不能用==直接比较大小 那么针对这种情况，我们该如何比较呢？...浮点数只能使用差值与规定精度进行比较 1.自定义精度下的差值比较 2.系统精度下的差值比较
咳咳，我一直对这个函数的命名挺纠结的，明明返回的是秒，非要在名字带个micro，总让我以为返沪的是微秒（microseconds）。...其实这个函数的功能是返回带微秒的时间，PHP中声明如下： mixed microtime ([ bool $get_as_float = FALSE ] ) 关于返回值，文档中是这样描述的 By default...C3TZR1g81UNaPs7vzNXHueW5ZM76DSHWEY7onmfLxcK2iNqEzdqWuQmnpCyJU6THRZpQKPxkyrcBfQHaQwZHVUfHokgVkSZRcBPuPjhKjTJ6hAZgVx6Ypfg.png 可是为何浮点数形式表示的秒...其实这只是由于浮点数显示精度设定导致的，并不影响运算(比如求时间差值）精度。 如果想让其更高精度的显示，可以试试如下代码： <?...C3TZR1g81UNaPs7vzNXHueW5ZM76DSHWEY7onmfLxcK2iPJtsRXm4j3pugmKFsaTvJTiaXsgUnfCcHyA4DwDmQYgZ3djgQFNHe14g5iQeociD2HpwE4Mpdt.png 可见之前默认的浮点数显示精度为
然而，在合约的数学运算中，其实不仅仅只有溢出的问题，还有与精度密切相关的除法运算以及浮点。...举一个很实际的例子，你使用主流编程语言计算0.2+0.4，测试可以用Chrome，FireFox浏览器，按F12键进入控制台（console），然后输入计算结果，出来的结果竟然是： 然后再用最简陋的计算器...所以我们可以说，计算的精度关键不在于它的频率和内存，而在于它是如何设计、表示、以及计算的。 在Solidity中，浮点和精度也存在类似的争议，本期我们就来探讨计算浮点产生的精度漏洞。...案例漏洞分析 上面我们说到，Solidity最新的版本为0.4.25，其仍不支持浮点型或者定长浮点型，一般用Solidity中的整型来表示浮点数，例如ERC20中的Token，如果使用未正确的转换，可能会出现错误甚至漏洞...由于Solidity中没有浮点类型，因此开发人员需要使用标准整数数据类型来实现它们自己的类型。在这个过程中，开发人员可能遇到一些陷阱。
今天，我们就来深入探讨一下 C++中浮点数精度问题以及相应的处理方法。 一、浮点数精度问题的根源 浮点数在计算机中的表示方式是导致精度问题的根本原因。...这在条件判断和逻辑控制中会带来严重的问题，如果程序依赖于这种不准确的比较，可能会导致错误的分支执行，进而影响整个程序的功能。...三、处理浮点数精度问题的策略 （一）设置合适的精度范围 在某些应用场景中，可以根据实际需求确定一个可接受的精度范围。...同时，在可能的情况下，对计算过程进行化简，减少不必要的运算，这样也有助于控制精度误差的积累。...在编程的旅程中，我们要时刻警惕浮点数精度这个潜在的“陷阱”，用正确的方法为我们的程序保驾护航，让我们的代码在数值的海洋中准确航行。
简介 float类型，即浮点数，是Python内置的对象类型；decimal类型，即小数类型，则是Python的标准库之一decimal提供的对象类型，也是内置的。...了解decimal类型的最佳资料，就是它的官方文档：https://docs.python.org/3/library/decimal.html。...在浮点数运算中，总会有误差的，这一点在下面会显示出来。要解决浮点数运算的误差问题，decimal所创建的小数类型，则是一种比较好的选择。 float类型 用浮点数运算，好处是方便、而且速度快。...>>> from decimal import Decimal >>> Decimal(0.01) == Decimal("0.01") False 在本例中，我们期望这些小数值相等，但由于浮点数的精度问题...如果强调防止浮点数精度问题带来的细微错误，使用小数利大于弊。一定要注意，创建实例的时候，参数要用字符串。
单精度浮点数可以表示1.175 * 10-38（1.00…0×2^-126）的数据而不损失精度。 0-00000001-00000000000000000000001(22个0，最后一位是1) ?...浮点数最小能表示的是当阶码都是0时，表示2^-126*0.fractionbits ? ps:以上图片是从 这个网址 截取。...，有一步是对阶，也就是比较阶码的大小然后再获得浮点数实际大小。...为了方便比较大小，浮点数使用移码表示阶码。 移码，顾名思义，就是当前码通过(在坐标轴上)移动之后获得的码，而移动的距离称为偏置(bias)。...ps：为什么为什么用127做偏置而不是128：据说是为了让数的表示范围对称( 原文 )，但是感觉比较牵强而且也不比用128时对称 半精度与单精度的转换 主要是最近在研究f16和f32的转换才看了上面一堆东西
记录下，工作中遇到的坑 ......永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位，也永远不要比较两个浮点数是否相等。如果确实需要更高的精度，应该使用 任意精度数学函数 或者 gmp 函数。...', ','); //输出：340,888,999.00 扩展 MySQL 浮点型字段 在 MySQL 中，创建表字段时也有浮点数类型。...浮点数类型包括单精度浮点数（float）和双精度浮点数（double）。 同理，不建议使用浮点数类型！！！ 浮点数存在误差，当我们使用精度敏感的数据时，应该使用定点数（decimal）进行存储。...小结 通过浮点数精度的问题，了解到浮点数的小数用二进制的表示。 分享了用 PHP 任意精度数学函数，来进行高精度运算。
SO上请教了一下,自己也去了解了一些相关知识,大抵弄清楚了原因,这里一步步的讲下,算作笔记了~ 二进制小数无法精确表达十进制小数 拿上面的 test 为例,虽然代码中我们将他初始化为了十进制小数 1.3f..., 但实际上,由于二进制小数无法精确表达十进制小数 1.3f, 所以浮点数 test 实际表达的是 1.3 的近似值....(细节来讲, test 的二进制表示为 0 01111111 01001100110011001100110,实际表示的数值为 1.29999995231628) 浮点数乘法可能是以高精度执行的 考虑上面的代码...float result = num * test, 实际的运算过程可能是在 double 精度下(或者更高精度下)进行的,翻译成代码,大概是这个样子: float result = (float)(...0 10000110 10100000000000000000000 (即208) 浮点数转整数采用的是截断方式 承接上面的说明, 我们计算出了高精度下的乘法数值 (double)num * (double
---- 本节知识视频教程 文字讲解开始： 一、浮点型数据 浮点型：就是指数学中的含有小数的那些数据，只不过在计算机中的小数长度是有限的。 如何得到浮点型数据？...注意，这里的int函数的向下取整只针对于正数！！！ 如果是负值的情况下，结果其实就是去掉小数部分！ 总结一下，int函数，在Python中的效果就是去掉小数部分！...中的向下取整与向上取整究竟该怎么实现呢？...我们此时应该要使用python中的math库了！...用来进行数据类型的转换，这个一个舍去小数部分的函数。 2、掌握float浮点型。有小数的数据类型。通过除法的方式可以直接得到浮点型数据。
由于对float或double 的使用不当，可能会出现精度丢失的问题。问题大概情况可以通过如下代码理解: ?...关于 java 的 float 和 double Java 语言支持两种基本的浮点类型： float 和 double 。java 的浮点类型都依据 IEEE 754 标准。...IEEE 754 定义了32 位和 64 位双精度两种浮点二进制小数标准。 IEEE 754 用科学记数法以底数为 2 的小数来表示浮点数。...对于64 位双精度浮点数，用 1 位表示数字的符号，用 11 位表示指数，52 位表示尾数。如下两个图来表示： float(32位): ? double(64位): ?...总结： 浮点运算很少是精确的，只要是超过精度能表示的范围就会产生误差。往往产生误差不是 因为数的大小，而是因为数的精度。因此，产生的结果接近但不等于想要的结果。
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