由于接触JS不久，关于JS的浮点数的计算更是之前没有用过，这次写JS项目发现的这个问题：0.1+0.2=0.3000000000004，为什么会出现这么奇怪的问题呢 ？...在网上找了一些资料，JS作为解释性语言，直接计算会有浮点数精度丢失问题。 门弱类型语言的JavaScript ，从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型。 解决方案： 一....在浮点数计算的时候，很多时候产生的都是这种极限数据，如果要精确进行整数转换，要放大的倍数过大。...因此，为了避免产生精度差异，我们要把需要计算的数字乘以 10 的 n 次幂，换算成计算机能够精确识别的整数，然后再除以 10 的 n 次幂，大部分编程语言都是这样处理精度差异的，我们就借用过来处理一下 JS...中的浮点数精度误差。
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。
1.2/0.2 //5.999999999999999 方式1 // 两个浮点数求和 function num_add(num1,num2){ var r1,r2,m; try{ r1...catch(e){ r2=0; } m=Math.pow(10,Math.max(r1,r2)); return Math.round(num1*m+num2*m)/m; } // 两个浮点数相减...r1:r2; return Number((Math.round(num1*m-num2*m)/m).toFixed(n)); } // 两个浮点数相乘 function num_multiply...}catch(e){}; return Number(s1.replace(".",""))*Number(s2.replace(".",""))/Math.pow(10,m); } // 两个浮点数相除...JS地址 https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjs/5.0.0/math.min.js 页面引用 <script src="https://cdnjs.cloudflare.com
版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/articl...
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。
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
前言 最近在做一个ERP的项目，里面涉及到了很多的计算，尤其特别是有很多关于浮点数的计算，然后就碰到了下面的问题。...== 32120159.5，而是32120159.499999996，这个问题是计算精度的问题； 解决 既然数字靠不住，那就处理字符串，因为项目的产品设计里只需要进行四舍五入保留两位数，所以为了快速修复问题...两个浮点数做乘法，精度丢失的情况 这个问题是在是无从下手，因为涉及到了加减乘除，无法用字符串再进行操作，找了一圈，还是选择用mathjs来解决（内心OS: 真不想用，用了它还得去解决打包依赖的问题，Vite...BigNumber', // 可选值：number BigNumber precision: 64, predictable: false, randomSeed: null }); /** Js
很明显，这是前端的一个坑，JS浮点数的坑。...连胜老师之前做过浮点数支付、提款、退款的处理，会把默认单位“元”转成“分”，然后传给服务端，代码如下： fee = parseInt(this.data.fee * 100)); // "19.9"...其实是因为JS是弱数据类型，"19.9"*100之前，先做了个隐式转换，字符串“19.9”先转成了Number类型，然后再进行计算，如下： 从上面截图可发现，误差为0.0000000002，这个值小于0.1
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。
> 首先我们要知道浮点数的表示(IEEE 754): 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)....而两者的二进制, 如果只是通过这52位计算的话,分别是: 0.58 -> 0.57999999999999996 0.57 -> 0.56999999999999995 至于0.58 * 100的具体浮点数乘法...对了，这就是浮点数不是刚刚好等于一个十进制浮点数的原因
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。 浮点数的存储 首先要搞清楚 JavaScript 如何存储小数。...注：大多数语言中的小数默认都是遵循 IEEE 754 的 float 浮点数，包括 Java、Ruby、Python，本文中的浮点数问题同样存在。...要想解决大数的问题你可以引用第三方库 bignumber.js，原理是把所有数字当作字符串，重新实现了计算逻辑，缺点是性能比原生的差很多，所以原生支持大数就很有必要了。...遇到浮点数误差问题时可以直接使用 github.com/dt-fe/number 完美支持浮点数的加减乘除、四舍五入等运算。...非常小只有1K，远小于绝大多数同类库（如Math.js、BigDecimal.js），100%测试全覆盖，代码可读性强，不妨在你的应用里用起来！
我们前面谁说过浮点数据存储时是指数和小数分开存储的。...tub << endl << "mint = " << mint << endl; //因为cout在这里输出的是六位 float可以保证六位<em>浮点数</em>的准确度
2、浮点数二进制表示 基数为2，只保留符号位（s）、尾数（m）、指数（e）： ? 3、浮点数格式： 单精度、双精度和扩展精度。...双精度浮点数为64位： 对应于C语言中的double。 4、规格化 当指数位E表示的二进制序列不全0也不全1时，该浮点数为规格化形式。...对于规格化浮点数，IEEE—754标准规定尾数位小数点左侧的隐含位为1，此时m的计算公式为: m=| 1.M | M=“1001000….0”，1.M=1.1001000…0，带入上式得到： m=1+...）、尾数m的最小值为1，对应的M全为0，最大值为2-2^(-23) （3）、规格化浮点数能表示的数绝对值最大值为（2-2^（-23））x 2^(127)。...单精度规格化浮点数计算公式为： ? 6、非规格化 当E的二进制位全部为0时，该浮点数为非规格化形式。指数位e和m为： ?
阶码（exp）：对浮点数加权，即 中的 。...浮点数数值分类 以单精度为例： image.png 2.1 规格化的值 阶码的位模式（二进制码）既不全为 0 也不全为 1 。 阶码的值 。...浮点数数值舍入 IEEE 浮点格式定义了四种不同格式的舍入方式，默认的方法是向偶数舍入。 3.1 向上舍入 。 3.2 向下舍入 。...24 位，双精度浮点数有效位数为 53 位（隐含尾数未显示的首位 1 ）。...对于非规格化数：单精度浮点数有效位数为 23 位， 双精度浮点数有效位数为 52 位。
本文由量化、数据类型、上溢和下溢衍生，将浮点数看作是实数域的一种量化方式，分析浮点数，尤其是非规则浮点数和规则浮点数之间的差异。 0....已有多位博主撰写过关于非规则浮点数（Denormalized Number）和规则浮点数之间的区别，这里首推卢钧轶的你应该知道的浮点数基础知识。...这样可以一定程度上提高计算精度。譬如，若不引入非规则浮点数，任何小于 ? 的数将会下溢为0，而引入不规则浮点数后，小于 ? 的数才会下溢为0 。 3....非规则浮点数的问题 非规则浮点数的表示能力依旧是有限的，同时由于其与规则浮点数不相同的定义方式，会导致计算速率方面的问题，即 非规则浮点数的计算速度慢于规则浮点数（一般而言）...对尾数进行截取，保证计算精度 舍入。判断丢失的数值，进行舍入 判断结果。判断结果是否溢出 非规则浮点计算加法时“对阶”计算有不同 。
然而这是一个非常常见的误区，下面我们就来仔细分析一下高斯的帮助文件，看看G16到底在哪些方面精度高于G09，而在哪些方面依然需要我们手动的提高计算精度。...在能量的计算、几何结构优化和频率分析中涉及许多影响计算精度的参数，包括： 积分精度：int=ultrafine等 SCF收敛限：scf=tight或scf=conver=8 几何结构优化收敛限：opt=
对于金融方面的计算和分析，往往会忽略科学计算方面精度控制的问题。 该问题针对于 Python2 & Python3
1.概念 关于浮点数，很多人只是知道浮点数就是小数，简单来说，因为所有的小数都可以用科学计数法来表示，而小数点可能也会随之发生“浮动”，故称之为浮点数。...举个例子，有这样一个数字：1999.99，如果用科学计数法表示则为1.99999*10^3，在这个过程中我们很明显地看到了小数点发生了“浮动”，浮点数的名字也由此得来。...2.表示方式 在计算机中，数据都是通过二进制的方式存储的，浮点数也不例外，而任意一个二进制浮点数V可以表示为V=(（-1）^S)*M*2^E，其中（-1）^S表示符号位，当S=0时，V为正数...，我们先来看一张图： 在上图中，我们知道了float类型的浮点数就是32位浮点数，double类型的浮点数就是64位浮点数，其中float类型的最高的一位符号位S接着的8位是指数位E，剩下的...例如2^10,它的E是10，所以保存成32位浮点数时必须保存成10+127=137，即10001001。 指数E从内存取出也分三种情况 E不全为0或不全为12.
浮点数基础 浮点数，是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。...1 浮点数基础知识 ? 浮点数由四部分构成：符号位（Sign Bit）、尾数（Mantissa）、基数（Radix）和指数（Exponent）。...s、m、e分别为符号数、尾数和指数，n为相应的浮点数值。 ? IEEE-754规定了三种浮点数：单精度（float）、双精度（double）和扩展精度。...M为0110表示：二进制.0110 E： 规格化（normalized） 非规格化（denormalized） 2 规格化浮点数 E表示的二进制不全为0也不全为1时该浮点数为规格化浮点数。 ?...s=0 m = 1.5625 e =9 n =55.5112 单精度浮点数的公式可表示为： ? 3非规格化浮点数 E的二进制位全为0时该浮点数为非规格化浮点数。 bias=127 ?
浮点数表达 IEEE754标准是用于规范浮点数运算的IEEE标准，用于解决浮点数标准混乱的问题。其被认证后不久，几乎所有的处理器生产商都采用这一标准，极大的推动了软件的发展。...浮点数存储的格式如下： ? float.png 浮点数由符号位，指数位和尾数三个部分组成，表达公式如下式： ?...该标准内还定义了几个特殊值： 特殊值 说明 0 指数部分和尾数部分均为1 无穷大 指数部分为（指数最大值），尾数部分为0 NaN 指数部分为（指数最大值），尾数部分不为0 浮点数计算 浮点数乘法 浮点数的乘法分为以下几个步骤...浮点数加法 浮点数的加法分为以下几个步骤： 对阶：将指数较小的浮点数进行尾数向右移位，指数同步增大，直到两个操作数的指数等 求和：对尾数进行求和 规格化：对指数和尾数做规格化，并对尾数进行舍入 ?...，操作方式与乘法相同，即完成浮点数的加法。
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