df= pd.DataFrame({'a':[3.14159, 1.234, 3.456, 10.111, -3.3],
因为不论是float 还是double都是浮点数,而计算机是二进制的,浮点数会失去一定的精确度。
浮点数是计算机编程中用于表示实数的一种数据类型,用于处理具有小数部分的数值。Go语言(Golang)提供了两种主要的浮点数类型:float32和float64,分别用于单精度和双精度浮点数的表示。本篇博客将深入探讨Go语言中的浮点类型,介绍浮点数的特点、精度、舍入规则以及在实际开发中的应用。
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Powershell调用静态方法 https://www.cnblogs.com/micro-chen/p/5941659.html
对于超过16位的大型数字,需要用到Java在java.math包中提供的API类BigDecimal,而且也不是传统的+-*/,而是调用对应的方法。
本人在C#中进行小数舍入的时候常常会怀念Excel中的Round、RoundUp、RoundDown这几个函数,原因就是后者“接地气”,比较符合俺小老百姓的舍入要求,啥“银行家舍入法”就让银行家用去吧。今儿有空,就把它实现了一下,先温习一下这几个Excel函数的功能:
今天碰到一个问题,金额计算用double类型会丢失经度,就改用了BigDecimal类型,这个类型之前用的比较少,没怎么接触。就到网上看了一下相关教程,写个总结记一下。
四舍五入 double f = 111231.5585; BigDecimal b = new BigDecimal(f); double f1 = b.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); 保留两位小数 ---------------------------------------------------------------
完整工具类 /** * 加、减、乘、除 高精度计算工具类 * @author lyl 20190191 * */ object UtilsBigDecimal { // 需要精确至小数点后几位 const val DECIMAL_POINT_NUMBER:Int = 2 // 加法运算 @JvmStatic fun add(d1:Double,d2:Double):Double = BigDecimal(d1).add(BigDecimal(d2)).s
Java提供了两种数据类型存储小数:double和float,double是默认的小数类型,比如:
在我们日常工作中数值计算是不可避免的,特别是电商类系统中,这个问题一般情况下我们都是特别注意的,但是一不注意就会出大问题,跟钱有关的事情没小事。这不新来的大兄弟就一个不注意,在这个小阴沟里翻车了,闹笑话了。
首先,学习一个东西,我们都必须要带着问题去学,这边我分为 【为什么?】【是什么?】【怎么用?】
前阵子做题遇到了大数的精确计算,再次认识了bigdecimal 关于Bigdecimal意外的有许多小知识点和坑,这里特此整理一下为方便以后学习,希望能帮助到其他的萌新
ROUND 将 numeric-expr 舍入或截断以缩放位置,从小数点开始计数。舍入时,数字 5 始终向上舍入。在 ROUND 循环或截断操作后删除尾随零。不返回前导零。
财务系统在处理资金时要求高度的准确性,因为即便微小的误差也可能引发严重的财务问题。在这些情境下,传统的浮点数因其固有的设计限制难以满足高精度的需求。为了克服这一挑战,通常会采用大数Decimal,这是一种能够提供足够精度的数据类型,特别适用于财务领域的数值存储和计算。
RoundingMode是一个枚举类,有以下几个值:UP,DOWN,CEILING,FLOOR,HALF_UP,HALF_DOWN,HALF_EVEN,UNNECESSARY
显然计算机中不可能保存这个无限循环的小数,那么这个 0.3333333......
原因在于我们的计算机是二进制的。浮点数没有办法是用二进制进行精确表示。我们的CPU表示浮点数由两个部分组成:指数和尾数,这样的表示方法一般都会失去一定的精确度,有些浮点数运算也会产生一定的误差。如:2.4的二进制表示并非就是精确的2.4。反而最为接近的二进制表示是 2.3999999999999999。浮点数的值实际上是由一个特定的数学公式计算得到的。
一直从事金融相关项目,所以对BigDecimal再熟悉不过了,也曾看到很多同学因为不知道、不了解或使用不当导致资损事件发生。
今天编码时,需要对数据进行保留两位小数处理,结果卡壳了,百度了一下解决掉后,结果返回到前端的值不是预想值,特此整理,以备后续遗忘。
今天群里一个初级开发者问为什么测试人员测出来他写的价格计算模块有计算偏差的问题,他检查了半天也没找出问题。这里小胖哥要提醒你,商业计算请务必使用`BigDecimal`,浮点做商业运算是不精确的。因为计算机无法使用二进制小数来精确描述我们程序中的十进制小数。《Effective Java》在第48条也推荐“使用BigDecimal来做精确运算”。今天我们就来总结归纳其相关的知识点。
整型的范围与运行Java代码的机器无关,这正是Java程序具有很强移植能力的原因之一。于此相反,C和C++程序需要针对不同的处理器选择最有效的整形。
float和double类型的主要设计目标是为了科学计算和工程计算。他们执行二进制浮点运算,这是为了在广域数值范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的。然而,它们没有提供完全精确的结果,所以不应该被用于要求精确结果的场合。但是,商业计算往往要求结果精确,这时候BigDecimal就派上大用场啦。
在项目中经常会用到小数的一些计算,而float和double类型的主要设计目标是为了科学计算和工程计算。他们执行二进制浮点运算,这是为了在广域数值范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的。然而,它们没有提供完全精确的结果,所以不应该被用于要求精确结果的场合。但是,商业计算往往要求结果精确。所以有时候必须要采用BigDecimal。
注释:Math 对象并不像 Date 和 String 那样是对象的类,因此没有构造函数 Math(),像 Math.sin() 这样的函数只是函数,不是某个对象的方法。您无需创建它,通过把 Math 作为对象使用就可以调用其所有属性和方法。
(new BigDecimal()).setScale()方法用于格式化小数点,有多种小数保留模式,如下:
BigDecimal表示的数为: unscaledValue × 10的-scale 次幂
在设定方面,最小订购量(MOQ)可以位于物料主数据中,也可以在采购信息记录中。在物料主数据中,是设置于MRP1的最小批量(Minimum Lot Size)舍入值,信息记录中的是在采购组织数据中的最小数量(Minimum Qty).最小包装量(MPQ)在物料主数据的舍入值或舍入参数文件(rounding value、rounding profile,后者优先级高)及信息记录中的舍入参数文件(Rounding Profile)。 物料主数据中的最小批量、舍入值,在MRP运行时都会起作用。如果同时在物料
在设定方面,最小订购量(MOQ)可以位于物料主数据中,也可以在采购信息记录中。在物料主数据中,是设置于MRP1的最小批量(Minimum Lot Size)舍入值,信息记录中的是在采购组织数据中的最小数量(Minimum Qty).最小包装量(MPQ)在物料主数据的舍入值或舍入参数文件(rounding value、rounding profile,后者优先级高)及信息记录中的舍入参数文件(Rounding Profile)。 物料主数据中的最小批量、舍入值,在MRP运行时都会起作用。如果同时在物料主数据中
$JUSTIFY返回在指定宽度内右对齐的表达式指定的值。可以包括小数参数以在宽度内小数对齐数字。
substring() 方法返回的子串包括 start 处的字符,但不包括 stop 处的字符。
Truncate返回NUMERIC或DOUBLE数据类型。如果NUMERIC-EXPR的数据类型为DOUBLE,则TRUNCATE返回DOUBLE;否则返回NUMERIC。
本章带来的是BigDecimal类的源码解读。BigDecimal类是 Java 在 java.math 包中提供的API类,用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。除了复杂度设计和拓展性,里面的数学计算思维也很值得我们学习。对于用惯了float/double的同学,得好好仔细看看了。
java.math.BigInteger 类的使用场景是大整数操作。它提供类似所有Java的基本整数运算符和java.lang.Math中的所有相关的方法的操作,如+、-、*、/、%、&、|、mod、>>、<<,以及min()、max()等等。只不过它操作的整数都是极其大的,为科学计算提供了很大的便利。比如下面的代码就是计算20000000000000000000 * 30000000000000000000,利用BigInteger可以很容易的计算出来结果。
在python中进行精确的数值运算时,一般采用decimal模块对小数进行运算,其中用到了,十进制数decimal number, context算数上下文参数, signals信号信息
链接:https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
对于大数据问题,如果暴力求解必定超时,不妨先写出一些(不)符合的数,尝试寻找规律。
JDK8提供了非常多的便捷用法和语法糖,其编码效率几乎接近于C#开发,maven则是java目前为止最赞的jar包管理和build工具,这两部分内容都不算多,就合并到一起了。 愿编写java代码的过
上一章我们简单介绍了IEEE浮点标准,本次我们主要讲解一下浮点运算舍入的问题,以及简单的介绍浮点数的运算。
国外计算程序使用的单步计算法。于是,a+b%表示a*(1+b%)。所以,手机计算器实际上在计算10%*(1+10%)= 0.11。
(1)CHAR()该数据类型用于定义固定长度的字符串,其中用于指定字符串的最大长度,必须是正整数且不超过32767。使用CHAR类型定义变量时,如果没有指定则默认值为1。需要注意的是,在PL/SQL块中,使用该数据类型操纵CHAR表列时,其数值的长度不应超过2000字节。
浮点数精度问题是指在计算机中使用二进制表示浮点数时,由于二进制无法精确表示某些十进制小数,导致计算结果可能存在舍入误差或不精确的情况。
上一章学习了二进制数与其他进制数之间的转换还有数字在计算机里的存储方式,接下来了解数据的编码格式等知识点。
《深入理解计算机系统》前两章主要介绍了无符号整数和补码表示的整数的特点和运算,以及浮点数表示和运算。这些知识有助于了解计算机系统中数与计算机指令的关系,为编程提供基础。
在 js 中进行数学的运算时,会出现0.1+0.2=0.300000000000000004的结果,一开始认为是浮点数的二进制存储导致的精度问题,但这似乎不能很好的解释为什么在同样的存储方式下0.3+0.4=0.7可以得到正确的结果。本文主要通过浮点数的二进制存储及运算,和IEEE754下的舍入规则,解释为何会出现这种情况。
BigDecimal 阿粉相信大家对这个肯定不陌生,只要你公司的业务中涉及到一些比较精确的数字的时候,都会使用 BigDecimal,而不会去使用 Float 和 double,并且在数据库做设计的时候,如果是小数类型,也是会让你使用 BigDecimal 而不是 float 和 double。为什么呢?阿粉来解释一下。
“0.1 + 0.2 = ?” 这个问题,你要是问小学生,他也许会立马告诉你 0.3。但是在计算机的世界里就没有这么简单了,做为一名程序开发者在你面试时如果有人这样问你,小心陷阱喽! 你可能在哪里见过
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Java在java.math包中提供的API类BigDecimal,用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。双精度浮点型变量double可以处理16位有效数。在实际应用中,需要对更大或者更小的数进行运算和处理。float和double只能用来做科学计算或者是工程计算,在商业计算中要用java.math.BigDecimal。BigDecimal所创建的是对象,我们不能使用传统的+、-、*、/等算术运算符直接对其对象进行数学运算,而必须调用其相对应的方法。方法中的参数也必须是BigDecimal的对象。构造器是类的特殊方法,专门用来创建对象,特别是带有参数的对象。
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