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。
1、在数学计算中,小数会有一定的误差,这是计算机本身的bug,不仅是js语言,其他语言也有这个问题。
在于在JS中采用的IEEE 754的双精度标准,计算机内部存储数据的编码的时候,0.1在计算机内部根本就不是精确的0.1,而是一个有舍入误差的0.1。
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/30703042
众所周知,JavaScript 浮点数运算时经常遇到会 0.000000001 和 0.999999999 这样奇怪的结果,如 0.1+0.2=0.30000000000000004、1-0.9=0.09999999999999998,很多人知道这是浮点数误差问题,但具体就说不清楚了。本文帮你理清这背后的原理以及解决方案,还会向你解释JS中的大数危机和四则运算中会遇到的坑。
前言 前段时间, 在群里跟 Peter 说到JS的浮点数问题。 他问我, 为什么 0.1 + 0.2 !== 0.3, 而 0.05 + 0.25 === 0.3 ? 当时也大概解释了下是精度丢失,
在看了 JavaScript 浮点数陷阱及解法(https://github.com/camsong/blog/issues/9) 和 探寻 JavaScript 精度问题(https://github.com/MuYunyun/blog/blob/master/BasicSkill/%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%AF%87/%E6%8E%A2%E5%AF%BBJavaScript%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E9%97%AE%E9%A2%98.md) 后,发现没有具体详细的推导0.1+0.2=0.30000000000000004的过程,所以我写了此文补充下
js在处理小数的乘除法的时候有一个bug,解决的方法可以是:将小数变为整数来处理。
这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个 bug, 是跨域语言的, 比如 js 中的 舍入误差
今天和同事聊起计算机中精度的话题。于是想起一个小巧的,快速的JavaScript库:big.js。它可用于任意精度的十进制算术运算。这里分享给大家
浮点数精度丢失,一直是前端面试八股文里很常见的一个问题,今天我们就来深入的了解一下问题背后的原理,以及给一些日常处理的小技巧。
0.30000000000000004问题是计算机科学领域的经典BUG, 由比尔盖茨那一代人标准化的浮点数表示法造福了一代人也祸害了一代人, 由此引出了不少的坑, 比如大多数编程语言中0.1+0.2==0.30000000000000004.遇到这个问题不要担心, 你的编译环境没有坏, 只是计算机在做进制转换的时候需要绕一些丸子, 本文来具体分析一下这个bug背后的秘密, 也可以访问它的官解: http://0.30000000000000004.com/
去互联网金融或电商行业的公司面试时,一般都会遇类似“ 0.1+0.2 等于 0.3吗?”这道题,对于非科班出身的前端人是一道送命题,有些知道 0.1+0.2 不等于 0.3,但是继续深问为什么,就无法很清晰地回答。
Brief 本来只打算理解JS中0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004的原因,但发现自己对计算机的数字表示和运算十分陌生,于是只好恶补一下。以下是恶补后的成果: 基础野:细说原码、反码和补码 基础野:细说无符号整数 基础野:细说有符号整数 基础野:细说浮点数 理解JS Number type背后的IEEE 754 64位双精度数值编码后,0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004就
模板字符串是ES6中出现的。作为新出现的特性,必定是为了解决以前存在的一些痛点,及做了扩展。
四舍五入大家都知道,但你知道银行家舍入法么?你知道JS里的toFixed实现用的是哪种吗?
Brief 一天有个朋友问我“JS中计算0.7 * 180怎么会等于125.99999999998,坑也太多了吧!”那时我猜测是二进制表示数值时发生round-off error所导致,但并不清楚具体是如何导致,并且有什么方法去规避。于是用了3周时间静下心把这个问题搞懂,在学习的过程中还发现不仅0.7 * 180==125.99999999998,还有以下的坑 1. 著名的 0.1 + 0.2 === 0.30000000000000004
对12.918做无损定点化,需要的最小位宽是多少位,位宽选择11位时的量化误差是多少?
其实,无论有多少小数位,2进制编码的精度都是以5结尾的,因此2进制编码并不能完全无损的表示任意小数,但是根据数学上误差的概念,只要误差小于精度的一半,就可以认为是“无损”的了。
在相机坐标系下,一般来说,我们用到的单位长度,不是“米”这样的国际单位,而是相邻像素的长度。而焦距在相机坐标系中的大小,是在图像处理领域的一个非常重要的物理量。
Python 里有一个大“bug”,0.1+0.2==0.3 的结果竟然是 False:
原文地址:http://eux.baidu.com/blog/fe/关于js中的浮点运算
一个简单的原因就是,js在设计之初只是进行一些简单的表单校验,这完全不需要多线程,单线程完全可以胜任这项工作。即便后来前端发展迅速,承载的能力越来越多,也没有发展到非多线程不可的程度。
逛知乎的时候发现@DDDD转了一张图,这张图对js魔法的吐槽可谓非常到位。下面,我们就从这张图出发来详细讲讲js。
又位于分母,所以会导致误差变得非常大。要避免的另一方面的原因是,会导致有效数字位数大量减少,而我们要尽量保证有效数字多。
在正常的数学逻辑思维中,0.1+0.2=0.3这个逻辑是正确的,但是在JavaScript中0.1+0.2!==0.3,这是为什么呢?这个问题也会偶尔被用来当做面试题来考查面试者对JavaScript的数值的理解程度。
JavaScript作为一种弱类型语言,最大的特点就是动态类型。也就是说不用提前声明变量的类型,在程序运行时,类型会被动态的确定,并且在执行过程中可以动态的修改变量的类型。同时不同类型变量在运算时会自动进行隐式的类型转换。以下是一些常见的隐式转换示例:
本文介绍了浏览器渲染时,对于百分比宽度在渲染时出现的偏差,分析了出现偏差的原因,并提出了解决方案。在实际开发中,需要注意浏览器的四舍五入处理和浮点数精度问题,以保证布局的准确无误。
在响应式项目中,百分比的数值的应用越来越多,比如栅格化布局、背景定位、内边距等。以往对于这种数值,我们大都是直接采用计算器计算出来的数值。但这种数值有时会很长,特别是除不尽的数值如23.33333333%。数据不美观不说,关键对于这种小数位的位数应该如何取舍,一直以来都没有理论依据。 为了解决这个问题,我们需要先了解浏览器是如何处理这些小数位的。对于小数位的处理,不同的浏览器有不同的处理方法,主要有三种:处理成整数、保留4位小数或保留15位小数。现代浏览器基本支持保留小数位的处理。由于显示器是由像素单元组成
何时: 只要给定的数据类型和运算要求的数据类型不相符,都要先转化数据类型,再执行运算
首先我来简单说一下我是怎么发现这个问题的。事实上,我有 100 种方法发现这个问题,而你却无能为力~!下面我来列举一种比较简单的方法。学过 Python 的都知道运算符(//)表示整除,运算符(%)表示求余,整除和求余同样也可以用于浮点数,逻辑和两个整数整除和求余一样。然而,在两个浮点数进行求余和整除的过程中可能出现意外,下面来看例子。
在实际场景中,在均匀分割假设成立的情境下,很多时候分的不是一个单元,大概率结果不是真分数,因此就存在大于1的分数的表达问题。我只有知道2个人分5个蛋糕是每人2 + 1 / 2个蛋糕,才能帮助我给一人2个,再把最后一个对半切开各自拿一个这个结论,这恰好源自带分数的使用场景。这远比其5 / 2的原始表达式有用,因为按照定义,那需要把5个蛋糕全切了才能分得清。
首先我们先来说整数,我们在数学中学习的123456789等等,就是整数啦~,当然python的整数长度也是不受限制的,换句话说python的的整数有无限大的精度,随意我们可以随时随地的行进超大数的运算。
换言之,但凡包裹在英文格式下的 单引号、双引号或三引号 里的内容,不论引号里边是英文、中文、甚至是数字、符号、火星文等,她都叫做字符串。
一个比较容易理解的概念,我们在做计算的过程中,很多时候都要做截断。不同精度的混合计算之间也会有截断,就比如一个float32单精度浮点数,符号占1位,指数占8位,尾数占23位。而一个float64双精度浮点数,符号占1位,指数占11位,尾数占52位。通常情况下,float32的有效数字约7位(按照
【GaintPandaCV导语】F8Net用定点化量化方法对DNN进行量化,在模型推理只有8-bit的乘法,没有16-bit/32-bit的乘法,采用非学习的方法即标准差来定小数位宽。目前是我看到的第一篇硬件层面全8-bit乘法的模型推理的方法。
不需要刻意的去记,因为开发中很少会遇到多个运算符参与的式子,万一遇到也可以通过()来提升优先级
ES6 提供了二进制和八进制数值的新的写法,分别用前缀0b(或0B)和0o(或0O)表示。
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。
Excel 1.0早在1985年正式进入市场,距今已经有36年了,虽然在推出时市面上已经有了类似软件Lotus 1-2-3,但Excel仍然凭借着其对竞品在功能上的全面超越,再加之和Windows环境的直接捆绑,直接将Excel推向了电子表格办公软件的王者的地位。
关于 PHP 浮点数运算,特别是金融行业、电子商务订单管理、数据报表等相关业务,利用浮点数进行加减乘除时,稍不留神运算结果就会出现偏差,轻则损失几十万,重则会有信誉损失,甚至吃上官司,我们一定要引起高度重视!
答:Javascript 中的数据类型包括原始类型和引用类型。其中原始类型包括 Null、Undefined、Boolean、Number、String、Symbol、BigInt。引用类型指的是 Object。
最近在做支付相关模块的业务,数据库字段却使用的是double类型,其实也行,只要计算不在sql语句中进行,也是没有问题的。
在前端开发过程中,常常遇到各种各样的问题和坑点。尤其是随着技术的不断发展和更新,新的问题也不断涌现。对于初学者而言,这些问题往往让人感到十分困惑和无助。因此,本文将旨在探讨一些前端开发过程中常见的问题和坑点以及解决方法,帮助读者更加深入地了解前端开发,并解决实际工作中遇到的问题。
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。
问题2: 为什么浮点数类型的无符号数取值范围,只相当于有符号数取值范围的一半,也就是只相当于有符号数取值范围大于等于零的部分呢?
你好,我是zhen guo! 四舍五入4.5,应该返回结果5,但是使用Python或NumPy内置的round方法计算,结果都返回结果4 先来还原一下: In [1]: round(4.5) Out[1]: 4 In [2]: import numpy as np In [3]: np.round(4.5) Out[3]: 4.0 如果再看一个例子,四舍五入保留小数点后1位,发现它又是进位的: In [1]: round(4.15,1) Out[1]: 4.2 round背后 Python的round使用
各位观众点进标题看文章的时候,我已经准备打包行李去UC报道啦~ 冷笑话结束,嗯,说正事。 请大家思考一下在 python 控制台输入 0.1 + 0.2 == 0.3 ,返回的结果是什么? 手边有电脑的同学可以立即在 python 控制台下尝试一下,对浮点数精度不够了解的同学可能会大呼:天啦噜,夭寿啦,怎么会是 False ! 没错 ,不管是在 Python,还是 C++、Java、JavaScript 等其他语言中,都是 False。 为什么会出现这样的结果?首先我们要了解,在计算机的存储类型为二进制,
之前自己答的不是满意(对 陈嘉栋的回答 还是满意的),想对这个问题做个深入浅出的总结
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