在百思不得其解下 ，我查阅各个文章都没有很好的 专门关于 浮点精度缺失 导致 预期结果 的文章 所以在此记录， 结果： 其实在C语言中浮点型是有误差的，会导致结果不一样， 比如我们不可以直接把两个浮点型用...所以再等号上要比较浮点型解决方法是 abs(x-y) 精度问题解决了...对应原题例子： 比如这样一个情况 1/3 - 1/3 按照数学知识 应该为0 但如果在设置中精度不同， 如在不同精度下 结果会为 一个为0.3333333一个为0.3333那结果是0.0000333...0， 那么如果此时判断语句为if Δ<0 就不能达到预期效果了，所以为了避免这种情况，解决办法： 设置一个足够小的值（一般情况用10e-6）当作0,使其作为浮点型之间判断大小的准则，就可以避免出现精度损失导致判断语句分支错误或达不到所要效果
总结 除法需要保留精度，就会存在精度缺失，所以需要多保留几位小数。 除法可以转成乘法，使用乘法后的结果做对比即可。
——三毛 我们在进行开发时可能会遇到这样一个坑，那就是js代码的精度丢失 可以看到16位以后就会出现精度丢失的问题 我们定义一个简单接口，这里用com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.IdWorker.getId...FastJsonConfig fjc = new FastJsonConfig(); // 配置序列化策略 // ID_WORKER 生成主键太长导致 js...精度丢失 // JavaScript 无法处理 Java 的长整型 Long 导致精度丢失，具体表现为主键最后两位永远为 0，解决思路： Long 转为 String 返回...converters.add(fastJsonConverter); } } 同样的效果如下 当然，有种情况，是我们没有用ajax请求Json数据，而是直接使用thymeleaf进行渲染 在页面上当然没问题，但在js...div th:text="${id}"> [[${ruben.id}]] 可以看到页面是成功渲染 但如果我们在js
我也看了很多博主写的文章，但是没有一篇文章真的说明白了这个问题，所以今天我尽量将这个问题讲明白，废话不多说，开整 问题表象 研究一下0.3 - 0.2 不等于0.1的问题，做前端时间久的人都避不开精度缺失的问题...这里可以参考IEEE754（国际规定的舍入规则，说人话就是avaScript 中进行浮点数运算时，只有前 15 到 17 位是精确的，超出这个范围的数字可能会出现精度损失）， 那么切断之后我们保留小数位数多一点...，将他的精度扩大之后可以发现（我们保留17位） 0.2.toPrecision(17) //0.20000000000000001 0.3.toPrecision(17) //0.29999999999999999...其实这个也很好解释，只要转为二进制之后不是无限循环或者无限不循环的小数都不会有问题，比如0.5 转为二进制之后就是0.1 ，所以他的计算不会出问题 解决办法 js 可以使用第三方库进行处理，比如decimaljs...decimal.js用法 // 引入CDN https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/decimal.js/10.4.3/decimal.min.js let a =
先放个前辈的文章：JavaScript数字精度丢失问题总结 今天遇到了19.99*100的问题，答案不等于1999，因为在javascript中浮点数的计算是以2进制计算的。...自己写了一波解决方法（不能单纯的乘Math.pow(10,N)变成整数运算完再除掉，因为乘也会有精度问题，就像题面19.99*100不等于1999。)...然后上网一查，自己的方法其实早就有啦，而且网上的更全面，所以摘抄下来一个备用： /** * 加法运算，避免数据相加小数点后产生多位数和计算精度损失。...被减数 | num2减数 */ function numSub(num1, num2) { var baseNum, baseNum1, baseNum2; var precision;// 精度...", "")) / Math.pow(10, baseNum); }; /** * 除法运算，避免数据相除小数点后产生多位数和计算精度损失。
一些类库 math.js 3. 转为整数 对于整数，前端出现问题的几率可能比较低，毕竟很少有业务需要需要用到超大整数，只要运算结果不超过 Math.pow(2, 53) 就不会丢失精度。
精度问题产生的原因在 JavaScript 中，数字采用 IEEE 754 标准的双精度浮点数（64 - bit）来存储。这意味着数字在内存中的存储是二进制形式。...JS 小数的精度问题的总结经典问题 0.1 + 0.2 不等于 0.3，都说是精度问题，但这个问题可以再深入一点。可以从 存储、运算、显示 三个方面来看。...而循环小数不可能一直循环嘛，所以就会存在一定的截断，因此有了精度问题。以上为二进制的表现，官方则提供了 toPrecision 这个方法供我们了解十进度下的精度表现，更方便理解。...或bignumber.js 等库的实现方式。...https://www.npmjs.com/package/decimal.js以decimal.js为例： const Decimal = require('decimal.js');
前端数学库Math.js、Decimal.js和Big.js都是用于处理精确计算的JavaScript库。它们提供了更高精度的数学运算功能，解决了JavaScript中浮点数精度问题。...Math.jsMath.js是一个功能强大的数学库，提供了丰富的数学函数和运算符，以及矩阵、统计、线性代数等功能。它支持高精度计算，并提供了大整数和有理数的支持。...Math.js还具有表达式解析和求值功能，可以处理复杂的数学表达式。Decimal.jsDecimal.js是一个专门用于高精度浮点数计算的JavaScript库。...Decimal.js支持基本的四则运算、比较、取模等操作，并提供了各种格式化选项和精度控制。Big.jsBig.js是另一个用于高精度计算的JavaScript库。...Big.js支持基本运算符、比较操作、取模运算等，并具有可配置的舍入模式和格式化选项。这些库都可以帮助开发人员在需要进行精确计算或处理大数字时避免浮点数精度问题。
贴代码: // 自定义高精度浮点数运算 // 对象格式写法 var float_calculator={ /** * 1.记录两个运算数小数点后的位数 * 2.将其转化为整数类型进行运算...Number(arg2.toString().replace(".","")); } return (r1/r2)*Math.pow(10,t2-t1); } }; 测试： alert("高精度加法计算结果...: "+float_caculator.add(1.11444,23.45674231)+ "\njs计算结果: "+(1.11444+23.45674231)); alert("高精度减法计算结果:..."+float_caculator.minus(1.11444,23.45674231)+ "\njs计算结果: "+(1.11444-23.45674231)); alert("高精度乘法计算结果...: "+float_caculator.mul(1.11444,23.45674231)+ "\njs计算结果: "+(1.11444*23.45674231)); alert("高精度除法计算结果:
问题描述 程序计算是一个很普遍的存在，但是语言的计算精度却是一个困扰人的问题，比说说，计算0.1+0.2，0.3+0.6，不用计算机计算，你用口算当然可以计算出分别为0.3和0.9，但是计算机计算的结果却不一样...至于产生的原因可以参考=>js浮点数精度问题的前世今生？ 解决方法 浮点数计算本身就有精度缺失的问题，要解决他首先就不进行浮点数运算，就是将其转变为整数，然后再进行除法，换算为浮点数。
前言 JS的计算是会损失精度的，比如 0.1+0.2 //0.30000000000000004 1.2-1 //0.19999999999999996 1.15*100 //114.99999999999999...} 调用 num_add(0.1, 0.2); num_subtract(1.2,1); num_multiply(1.15, 100); num_divide(1.2,0.2); 方式2-Math.js...JS地址 https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjs/5.0.0/math.min.js 页面引用 js"> 方法 // 加 function num_add(num1, num2) { return Number
大家好，又见面了，我是全栈君 原因:js按照2进制来处理小数的加减乘除,在arg1的基础上 将arg2的精度进行扩展或逆扩展匹配,所以会出现如下情况. javascript(js)的小数点加减乘除问题，...是一个js的bug如0.3*1 = 0.2999999999等，下面列出可以完美求出相应精度的四种js算法 function accDiv(arg1,arg2){ var t1=0,t2=0,
这是由于计算机里数字是以二进制存储的，大部分小数转换成二进制后会出现循环而不得不截断，于是精度就损失了。和parseFloat没多大关系。...比如你用js计算0.1+0.2肯定不会得出0.3的，而是带了个很长的尾巴。...0.01001100110011001100110011001100110011001100110011001100 转换成10进制之后得到:0.30000000000000004 如果是计算金额，建立所有保存的数据都乖以100，如果想更大精度就乖
常用的浮点数有双精度和单精度。除此之外，还有一种叫半精度的东东。 双精度64位，单精度32位，半精度自然是16位了。...半精度是英伟达在2002年搞出来的，双精度和单精度是为了计算，而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。...很多场景对于精度要求也没那么高，例如分布式深度学习里面，如果用半精度的话，比起单精度来可以节省一半传输成本。考虑到深度学习的模型可能会有几亿个参数，使用半精度传输还是非常有价值的。...比较下几种浮点数的layout: 双精度浮点数： ? 单精度浮点数： ? 半精度浮点数： ? 它们都分成3部分，符号位，指数和尾数。...不同精度只不过是指数位和尾数位的长度不一样。
leetcode-cn.com/problems/missing-number/ 思路:异或法 由于异或运算（XOR）满足结合律，并且对一个数进行两次完全相同的异或运算会得到原来的数，因此我们可以通过异或运算找到缺失的数字...算法 我们知道数组中有 n 个数，并且缺失的数在 [0..n] 中。因此我们可以先得到 [0..n]的异或值，再将结果对数组中的每一个数进行一次异或运算。...未缺失的数在[0..n] 和数组中各出现一次，因此异或后得到 0。而缺失的数字只在 [0..n]中出现了一次，在数组中没有出现，因此最终的异或结果即为这个缺失的数字。...再对数组中的每一个数以及它的下标进行一个异或运算，即： miss=4∧(0∧0)∧(1∧1)∧(2∧3)∧(3∧4) =(4∧4)∧(0∧0)∧(1∧1)∧(3∧3)∧2 =0∧0∧0∧0∧2 =2 就得到了缺失的数字为
约定： import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN 填充缺失数据 fillna()是最主要的处理方式了。
1.文档编写目的 将集群从CDH升级到CDP后，Hive1与Hive3在Decimal精度的处理上发生了变化，导致两个版本的Hive在进行Decimal类型的数据计算时存在差异，主要体现在计算结果精度缺失...本篇文章主要从Hive1和Hive3对Decimal类型的处理上进行分析，进而详细解释精度缺失的原因。...NULL 1755243.312098 0.18480975158945058855 0.184810 可以看到CDH和CDP中Hive对Decimal类型数据进行计算时，产生的最终结果存在一定的精度缺失现象...0.12345678912345 -0.123456789123 在SQL1场景中，可以看到字段c的值在乘以-1后，返回的Decimal数值在CDH集群中与预期的结果一致，而在CDP集群中返回的结果精度缺失了...Decimal(38,12)，因此可以看到在CDP集群中计算后精度缺失2位。
js浮点数精度丢失的问题及解决 说明 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。...console.log ( isNaN ( NaN ) ); //true console.log ( isNaN ( 123 ) ); //false //如果检测的数据不是number类型，js...（课后了解即可）number浮点数（小数）精度丢失 //小数在进行数学计算时，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 //解决方案：不要让两个小数比较大小...console.log ( 0.4 + 0.5 ); //0.9 console.log ( 1.1 - 0.2 ); //0.9000000000000001 以上就是js...浮点数精度丢失的问题及解决，希望对大家有所帮助。
请求后端时，一个17位的id出现最后一位总是少一的问题 var text = '{"id":18014398509481985}'; var obj = JSO...
df.dropna()函数用于删除dataframe数据中的缺失数据，即 删除NaN数据....‘any’, ‘all’}, default ‘any’，any：删除带有nan的行；all：删除全为nan的行 thresh int，保留至少 int 个非nan行 subset list，在特定列缺失值处理
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