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...= 比较的（注：只要是关于大小比较都不可以），因为小数位是不一样的，所以再等号上要比较浮点型解决方法是 abs(x-y) <1e-6 （小于则认为二者一样，否则不一样（大于或者小于，要得到具体去掉绝对值函数...abs()即可），因为两者差非常小，接近于0）其中在这里就把系统那一部分精度问题解决了，对于其他情况下举一反三。...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...就不为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
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:
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.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。...它通过使用字符串来表示数字，避免了浮点数舍入误差。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。它也使用字符串来表示数字，并提供了大整数和大浮点数的支持。...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。
上节课 简单介绍了浮点数。计算机程序中的浮点数分为单精度浮点数和双精度浮点数。 单精度和双精度精确的范围不一样。 计算机里的最基本的存储单位用位(bit)来表示。bit只能用来存储0或1。...双精度（double）在计算机中存储占用8字节，64位，有效位数为16位（15位小数+小数点）。...双精度则分别为1, 11, 52。...运行结果： a = 1.123456836 b = 2.123456789 从运行结果可以看出，单精度浮点数小数部分只有前6位是准确的，后三位是不准确的。...双精度小数部分9位都是准确的。
aDouble ; } System.out.println(verify); } 输出的结果是：327.79999999999995 理应为：328 待着疑惑试了下js...一看是一个效果，精度都会缺失。...而在存储浮点型数据时，会分为三部分进行存储： 符号位(Sign): 0代表正，1代表为负 指数位(Exponent):用于存储科学计数法中的指数数据，并且采用移位存储 尾数部分(Mantissa)...，小数的二进制有时也是不可能精确的，就如同十进制不能准确表示1/3，二进制也无法准确表示1/10，而double类型存储尾数部分最多只能存储52位，于是，计算机在存储该浮点型数据时，便出现了精度丢失。...于是11.9在转化为二进制后 小数点左移3位，就得到1. 011 11100110011001100110（精度丢失2） 于是最终浮点型运算出现了精度丢失误差。
关于C语言的浮点数精度问题，很多人存在误解，他们往往认为精度指的是float、double和long double三种数据类型，这是片面的。 拓展： 浮点数的二进制存储细节： ?...对于每个不同的浮点数，都有相应的最小可辨识精度（即δ），此最小可辨识精度随着该浮点数的数值变化而变化，具体究竟是多少要具体分析该浮点数的二进制存储内部细节，找到其指数域之后才能确定，我们根据这个最小可辨识精度才能明确判定代码中所有对此浮点数的运算是否有效
浮点数是计算机上最常用的数据类型之一，有些语言甚至数值只有浮点型（Perl，Lua同学别跑，说的就是你）。 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。...Google的TensorFlow就是使用了16位的浮点数，不过他们用的不是英伟达提出的那个标准，而是直接把32位的浮点数小数部分截了。...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。...如果指数位全是1，尾数位是非零，表示不是一个数NAN 剩下的计算方式为 (−1)^signbit × 2^(exponentbits−127) × 1.fractionbits 常用的语言几乎都不提供半精度的浮点数
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...+ 0.2 == 0.3 --> False 问题原理 double 用64 个bit 位表示数据 有效精度位数是 52 位，那么当表示的小数用52bit 无法精确表示时便会截断 示例代码： import...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。
01应用背景 昨天，咱一优质资深老客户突然找到我，很严肃地跟我说有个非常严重并且非常着急的问题，能让咱多年资深工程师都无法解决的，那肯定的确是大问题，对话如下： 仔细一看，还真是64位双精度浮点数...，但是咱触摸屏的mcgsPRO软件已经支持64位浮点数了啊，所有浮点型变量，都是按照双精度浮点来处理的： 但在modbusRTU驱动内，的确如客户所说，没有64位双精度浮点数的选项，是个大问题。...仔细想想，肯定又是开发部那群xx（文明用语，此处缺省为小伙伴）在偷懒，64位双精度浮点数目前应用不广，用得人少，所以就偷懒没做，但现在不是内部批斗的时候，得先找办法解决客户现场问题。...等等，但是mcgsPro没有64位浮点的IEEE-754标准计算指令啊，只有32位？ 自己写脚本计算IEEE-754？？？...② 好像没有第二了，没啥办法了 03结束语 既然没啥其他办法了，那咱就这样结束吧，等开发部那群小伙伴帮我支持64位双精度浮点再说吧，谢谢大家支持，谢谢大家白跑一趟。
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。
moneyInteger); return result; } 上面这个方法里面，float-->int转化时直接丢弃小数部分，从而取得小数中的整数，而后作差得到小数部分，但是看下面输出： 2.浮点型表示一个小数的时候存在精度不准确的问题...这也就解释了为什么浮点型减法出现了精度丢失的问题。 3.验证 众所周知、 Java 的float型在内存中占4个字节。...将一个float型转化为内存存储格式的步骤为： （1）先将这个实数的绝对值化为二进制格式，注意实数的整数部分和小数部分的二进制方法在上面已经探讨过了。
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...这种方式的前提是需要确切的知道小数的位数, 但是好在精度高, 在运算的时候不会造成误差. 比较适合保存金额等....如此说来, 浮点数的指数在进行转换的时候, 岂不是很容易丢失精度?...但是之后只是对同一个数字做了一次加减, 就导致发生其精度丢失了. 其原因同样是因为在计算中对指数部分统一导致的....如此说来, 小数在两个相差很多的数字之间进行运算的时候, 也容易导致丢失精度.
2.为何其他编程语言，比如java中可能没有js那么明显 3.大家在项目中踩过浮点数精度的坑？ 4.最后采用哪些方案规避这个问题的？ 5.为何采用改方案？...浮点数丢失产生原因 JavaScript中的数字类型只有 Number 一种，Number 类型采用 IEEE754 标准中的 “双精度浮点数” 来表示一个数字，不区分整数和浮点数 (js位运算或许是为了提升...在 IEEE754 中，双精度浮点数采用 64 位存储，即 8 个字节表示一个浮点数 。...java双精度类型 double也是如此。...JS数字精度丢失的一些典型问题 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 !
在知乎上上看到如下问题： 浮点数精度问题的前世今生？ 1.该问题出现的原因 ？ 2.为何其他编程语言，比如java中可能没有js那么明显 3.大家在项目中踩过浮点数精度的坑？...浮点数丢失产生原因 JavaScript 中的数字类型只有 Number 一种，Number 类型采用 IEEE754 标准中的 “双精度浮点数” 来表示一个数字，不区分整数和浮点数 (js位运算或许是为了提升...在 IEEE754 中，双精度浮点数采用 64 位存储，即 8 个字节表示一个浮点数 。...java双精度类型 double也是如此。...JS数字精度丢失的一些典型问题 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 !
在使用flask_sqlachemy时，给price字段选择了Float类型，数据库用的mysql，生成数据库表后，发现
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。...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
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。...十进制的0.1，转换成二进制为：0.00011001 （再反转回十进制，就会发现精度的丢失了，十进制是：0.09765625） 十进制的0.2，转换成二进制为：0.00110011 （反转回十进制，为：...十进制 0.1+0.2=0.3 二进制 0.00011001+0.00110011=0.01001100 (转成十进制：0.296875) ---- 当然，计算机中存储的位数要比8位多，python浮点数占用...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。
按照存储大小，把浮点型划分为 f32 和 f64。其中 f64 是默认的浮点类型。f32 又称为 单精度浮点型。...f64 又称为 双精度浮点型，它是 Rust 默认的浮点类型.Rust 中不能将 0.0 赋值给任意一个整型，也不能将 0 赋值给任意一个浮点型。...let price9 = 18.00; // 默认是 f64 let price10:f32 = 8.88; let price11:f64 = 168.125; // 双精度浮点型
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。...feq(float a,float b){ return fabs(a,b)<FLT_EPSILON; } FLT_EPSILON 数值是 1.192092896e-07F,最小的 float 型数...=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。...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。...将一个 float 型转化为内存存储格式的步骤为： 先将这个实数的绝对值化为二进制格式，注意实数的整数部分和小数部分的二进制方法在上面已经探讨过了。
四舍六入五成双是一种比较精确比较科学的计数保留法，是一种数字修约规则，又名银行家舍入法。它比通常用的四舍五入法更加精确。...助记口诀： 四舍六入五考虑，五后非零就进一，五后为零看奇偶，五前为偶应舍去，五前为奇要进一 Golang中浮点型默认使用银行家舍入法，如下使用代码验证示例 import ( "fmt" )...(五后非零就进一) 9.8250 => 9.82(五后为零看奇偶，五前为偶应舍去) 9.8350 => 9.84(五后为零看奇偶，五前为奇要进一) 因此，我可以方便得使用fmt的方法对浮点型进行银行家取舍...17.82671567890123456789987654324567898765432) f, _ := strconv.ParseFloat(s, 64) fmt.Println(s, f) } 输出结果 17.826716 17.826716 须知：Golang中浮点数精确到超过...14位小数后，该舍入规则将不准确，原因是golang的浮点型最大精确到小数点后15位！
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