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JS对数字(含有小数的)进行相乘后,数值不正确的问题

昨晚测试人员测试的时候,偶然遇到了个小数相乘的问题,后来找了一下博客,才发现原来是JS浮点运算的bug,故在此记录了一下,避免我忘记。...(2)这个和数据结构有关系 整数型自动转换成正型计算 小数型直接转成double型计算 这是在内存运算的时候必须这样 你该知道计算机只认识0和1吧 具体的就是浮点精准度的问题 float 精确到小数点后...7位 double 精确到小数点后15位 浮点运算的精度问题,所以代码里使用 parseFloat(65.32 * 100).toFixed() 或 (65.32 * 100).toFixed() 进行取整...image.png 特此记录一下昨晚被烦了一晚上的问题(微笑.jpg) Copyright: 采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 Links: https://lixj.fun/archives/js对数字含有小数的进行相乘后数值不正确问题

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js float运算精度问题

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浮点数的计算是以2进制计算的。...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。...Math.max(baseNum1, baseNum2)); return (num1 * baseNum + num2 * baseNum) / baseNum; }; /** * 加法运算,避免数据相减小数点后产生多位数和计算精度损失...baseNum2; return ((num1 * baseNum - num2 * baseNum) / baseNum).toFixed(precision); }; /** * 乘法运算,避免数据相乘小数点后产生多位数和计算精度损失...", "")) / 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。

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Python的浮点数和小数

在浮点数运算,总会有误差的,这一点在下面会显示出来。要解决浮点数运算的误差问题,decimal所创建的小数类型,则是一种比较好的选择。 float类型 用浮点数运算,好处是方便、而且速度快。...这个过程的代码可能令人困惑,如下所示: >>> .1 + .1 + .1 == .3 False >>> .1 + .1 + .1 0.30000000000000004 直观地说,这个加法是有意义的...>>> round(.1 + .1 + .1, 10) == round(.3, 10) True >>> round(.1 + .1 + .1, 10) 0.3 在本例,我们对浮点数进行了四舍五入,...如果把前面示例的浮点数改为小数类型,看看效果如何: >>> from decimal import Decimal >>> print(f"{Decimal('0.1'):.18f}") 0.100000000000000000...>>> from decimal import Decimal >>> Decimal(0.01) == Decimal("0.01") False 在本例,我们期望这些小数值相等,但由于浮点数的精度问题

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保留两位小数_java怎么保留小数点后两位

在最近的项目开发,有个业务需求是界面显示的数字需要保留两位小数,目前我想到的解决方法有两种: (1)在写SQL的时候,直接保留两位小数 (2)在java代码里面将查询出来的数进行格式化处理,保留两位小数...先说第一种方案:在SQL的处理 我使用的数据库,所以有3个函数可以选择,分别是: (1)ROUND(A/B,2) ROUND()函数是会将计算结果进行四舍五入的,如果所需要的值需要进行四舍五入...99,这里的数字9代表的数字,也是一个占位符,表示该位置上以后会是一个数字,为什么小数点前面会是一个0,而不是9,是因为如果计算结果小于1,那么只会显示小数点和小数点之后的部分,前面的0会忽略掉...---- 2019年7月25日更新 在评论中有人提到一个问题,在SQL计算,比如1/10的结果是0.1,但是实际需要得到的结果是0.10,那么用我上面的那些方法得到的结果只可以是0.1,不可以是0.10...,'FM9990.00') AS result from dual; 这里就是需要注意的一点就是0和9的区别,具体我没找到相关的信息,暂时说一下我的想法,0和9应该都是类似于占位符,你实际除得的结果的数字一般会替换掉

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为什么在线性模型相互作用的变量要相乘

在这篇文章,我将解释为什么当建立一个线性模型,我们添加一个x₁₂术语如果我们认为变量x₁和x₂互动和添加交互条款订立原则方法。 我假设读者对线性模型的工作原理有一个基本的了解。 ?...我们如何将这种信念融入到模型? 因为我们正在与线性模型,方法之一是模型β₁作为另一个x的函数₂线性模型,如下所示: ?...图3:拟合线性模型假定的影响x₁的值取决于x₂ 图3的模型如图1是一模一样,除了它有一个额外的术语,bx x₁₂。...图5:拟合线性模型假设x₂的影响取决于x₁的值 请注意,上图中的模型与图4的模型相同(它们仅在分配给系数的名称上有所不同)。...图11:基于图10的假设的模型 注意,图11和图9的模型是不同的。它们在第五项有所不同。 结论 本文表明,相互作用项可以解释为假设一个特定变量的斜率依赖于另一个变量的值。

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awk符点型小数去掉小数点转换成整数的方法

之前线上一个shell脚本在用awk从文本读取出一个带两位小数的符点数后,是直接把它乘以100转换成整数的。...后面测试发现符点数19004.42也存在同样的问题,如果下图所示: 1 解决方法 有两种方法可以解决这个问题:1通过sub或者gsub函数把符点数的小数点去掉;2和C/C++那样通过printf占位符格式化...测试结果如下所示: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 # Description: awk符点型小数去掉小数点转换成整数的方法...# (c) 2018.03.28 vfhky https://typecodes.com/linux/awkdecimaltoint1.html #### 方法一:使用sub函数进行替换(把小数点去掉...print $1}' 1900444 [vfhky@typecodes shell]$ echo 0.44 | awk '{sub(/\./,"",$1); print $1}' 044 #### 小数点前面的

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打破机器学习小数据集诅咒

在图6(a),模型的斜率为4.65,截距为8.2,而图6(b)模型的斜率为5.1,截距为10.2相比,可以明显看出,图6(b)更接近真实值。...图7:KNN预测类随数据大小的变化 后面的实验我们随机从分类1选取一个点作为试验数据(用红色星星表示),同时假设k=3并用多数投票方式来预测试验数据的分类。...图7(a)是用了少量数据做的试验,我们发现这个模型把试验点错误分在分类2。当数据点越来越多,模型会把数据点正确预测到分类1。...图9:数据量少的基本含义和解决它的可能方法和技术 上图试图捕捉处理小数据集时所面临的核心问题,以及解决这些问题的可能方法和技术。在本部分,我们将只关注传统机器学习中使用的技术。...我们可以很容易地找到R和Python的库,它们可以帮助在损失计算和优化过程为类分配权重。

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打破机器学习小数据集诅咒

在图6(a),模型的斜率为4.65,截距为8.2,而图6(b)模型的斜率为5.1,截距为10.2相比,可以明显看出,图6(b)更接近真实值。...图7:KNN预测类随数据大小的变化 后面的实验我们随机从分类1选取一个点作为试验数据(用红色星星表示),同时假设k=3并用多数投票方式来预测试验数据的分类。...图7(a)是用了少量数据做的试验,我们发现这个模型把试验点错误分在分类2。当数据点越来越多,模型会把数据点正确预测到分类1。...图9:数据量少的基本含义和解决它的可能方法和技术 上图试图捕捉处理小数据集时所面临的核心问题,以及解决这些问题的可能方法和技术。在本部分,我们将只关注传统机器学习中使用的技术。...我们可以很容易地找到R和Python的库,它们可以帮助在损失计算和优化过程为类分配权重。

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浅谈keras的Merge层(实现层的相加、相减、相乘实例)

【题目】keras的Merge层(实现层的相加、相减、相乘) 详情请参考: Merge层 一、层相加 keras.layers.Add() 添加输入列表的图层。...keras.layers.Dense(4)(subtracted) model = keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=out) 三、层相乘...自然,在keras,每个层都是对象,可以通过dir(Layer对象)来查看具有哪些属性。...然而,BackendTensorflow的最小操作单位是Tensor,而你搞不清楚到底是Layer和Tensor时,盲目而想当然地进行层的操作,就会出问题。到底是什么?...以上这篇浅谈keras的Merge层(实现层的相加、相减、相乘实例)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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计算机小数表示法”的前世!

在前面的文章,我们解释过:计算机的底层只能处理二进制格式的数据,也就是0和1,其他的文字、数字、字符等信息都要转换成二进制的格式。...那小数呢? 在现实生活小数可也是普遍存在的。那你有没有思考过,这些小数在计算机是如何存储的呢? 刚才说过了,计算机只认0和1。要想让计算机认识小数,那就得把小数转为二进制形式。...十进制,我们有小数点(.)进行划分。但计算机并没有专门的部件对小数点(.)进行存储和处理的呀! 为了解决这个问题,计算机科学家们就开始想啦。“不就是想用几个bit位表示小数部分吗?...那我们约定几个bit位是用来表示小数不就好了吗?” 于是,就约定某个固定的bit位就是小数点(.)的位置。这就是我们计算机知识定点数的由来。...想想上面说的定点数,它通过固定bit位的个数来约定小数部分。就拿刚才例子约定的4个bit位来讲。4个bit位能表示多少个小数呢?必然是有限个小数的值呀!可我们的小数可不只是有限个呢?

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