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Python 竞赛题-02-Python 的函数是否很赖

第 3 题：Python 的函数懒吗？...这是因为 Python 中的所有数值类型，如 int、float 等；从基础对象类继承，它们都返回包括 Infinity 和 NaN 在内的实部和虚部。...首先，由于任意精度算术（长算术）的反直觉行为，Python 支持 long 类型的非常大的整数，但是 Python 中浮点精度的限制是有限的。...数字是 2⁵³ 1 = 9007199254740993 其次是浮点精度限制，这意味着它不能完全表示为 Python 浮点数，因此，为了执行 + 1.0，python 将 a 转换为浮点数，将其四舍五入为...与其他语言不同，Python 不会在 float 与 int 比较时抛出错误，也不会尝试将两个操作数转换为相同的类型。相反，他们比较实际的数值。

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Python中不可思议的错误，原来是浮点数计算的陷阱。

图片我们先来看一个不可思议的错误：1.2-1.0=0.19999999999999996图片这是一个常见的错误，你遇到过吗？今天我们就一起来分析一下：原因是什么？如何得到正确的运算？...python中还有哪些意想不到的错误？先说原因如果你对计算机毫无了解，你可以跳过这部分，直接去看下一小节：如何得到正确的运算。这是因为浮点数运算的特殊性决定的，其它编程语言也有这个问题。...float 对象的值是以固定的精度（通常为 53 位）存储的二进制浮点数，由于 Python 使用 C 操作，而后者依赖于处理器中的硬件实现来执行浮点运算。...适用于你认为精度大于效率的时候，例如：金融行业。图片还有哪些常见错误？之前给大家整理过2期：【Python新人】常见报错及解决方案，看完少走3个月的弯路，建议收藏！...Python官方整理的27个历史遗留问题。欢迎大家把你遇到的错误，在评论区和我讨论哟~

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在Python里想要四舍五入有多麻烦？

然而让人没想到的是，一个简单的四舍五入操作，在Python里居然这么难搞，网上还一堆错误的教程。 来看这个例子，有一个变量a为1.135，现在希望把它保留2位小数，要怎么做？...网上搜索一下，找到两种方法： 第1种，round函数。第一个参数是原数字，第二个参数是要保留的小数位数 round(a, 2) 结果 1.14，没有问题。...有些不靠谱的半瓶水教程会跟你说，这是因为Python用了种叫做「四舍六入五成双」的保留机制：5前面的数字是奇数就进位，是偶数就保持不变，所以1.135会得到1.14，而1.125就是1.12。...= 0.3 一样，都是因为浮点数的精度造成的。 让这些小数输出更多位数，就会看到，很多值虽然结尾是5，但在计算机中以二进制存储的实际值其实不到5。那么按照四舍五入来说，当然是要被舍去了。...真正可以做到对小数保留位数进行精确控制的方法是使用 Python 内置的 decimal 模块，它用于高精度的十进制算术运算。

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preview和response的值不一样

二、找到了原因并解决问题 经过网上搜索、讨论、以及各种测试，最终发现了问题的原因。 直接原因就是：后端对接口做了改造，将原本返回的 string 类型的 ID 改为了 Long 类型。...前面的 preview 和 response 不一致的问题就是因为 preview 在显示的时候处理 response 的 Long类型的时候触发了精度丢失。...其根本原因就是因为数字太长所以触发了 JS 数值类型的精度问题。 所以解决办法也很简单：让后端将其返回的 number 类型转换为 string 即可。...五、总结 精度丢失的根本问题就在于 Javascript 语言本身的数值类型采用的是“双精度浮点数”。...相关链接 维基百科-双精度浮点数 0.1+0.2问题

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Python中的浮点数和小数

由于这个浮点数是近似值，导致返回值是False。这说明了浮点数存在一个大问题，即缺乏可靠的相等性测试。为了在不使用decimal类型的情况下修正这个等式检验，我们可以用四舍五入。...以防止出现任何精度问题。...如果不这样，比如下面的例子，在实例化时，如果使用Decimal(0.01)创建一个小数实例，就会导致浮点数精度问题。...所有小数都应该使用字符串创建，以防止精度问题。否则，我们就会失去小数的精度优势，并产生微妙的错误。 总结 decimal类型，能够让计算更精确，虽然要损失点性能。这就看你需要什么了。...如果强调防止浮点数精度问题带来的细微错误，使用小数利大于弊。一定要注意，创建实例的时候，参数要用字符串。

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一日一技：在 Python 里面，如何正确判断两个浮点数相等

摄影：产品经理 下厨：产品经理 在以前的文章里面，我们已经讲到过，不仅仅是 Python，很多编程语言里面，浮点数都不一定是精确的。最常被用来作为例子的是：0.1 + 0.2。...在 Python 里面，这个加法的结果如下图所示： 因为这个原因，我们显然不能直接用等号判断两个浮点数是否相等，如下图所示： 在工程上，我们不要求绝对精确，只要求足够精确就可以了。...如果大家去网上搜索某些判断浮点数是否相等的方法，你可能会发现下面这种写法： def compare_float(a, b, precision): if abs(a - b) <= precision...: return True return False 看起来似乎没有问题，例如我把 precision 设置为，这不就是判断a，b这两个数字的差值的绝对值小于吗？...如果差值的绝对值小于这么小的一个精度值，不就说明可以判断他们相等吗？

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使用byte类型节省向量空间

然后我们可以使用量化 (quantize) 过程使它们适合，通常只损失很小的精度！机器学习和数据分析中，向量通常用于表示数据点。但有时这些向量的维度可能不适合所需的类型，这可能会导致存储和处理问题。...这引出了另外两个问题。我们的 32 位浮点向量的实际范围是多少？我们应该使用什么函数来进行映射？根据用例的不同，答案也有很大差异。...现实世界中的一些实际数据8 位向量和量化固然很棒，但它们真的能减少实际用例中的空间吗？答案是明确的“是”！而且实质上。这一切都是在他们继续提供良好结果而不损害相关性和召回率的情况下进行的。...kNN 响应时间中值：此响应时间是使用针对我们的示例数据集的近似 kNN 搜索来收集的。这种类型的搜索使用 Lucene 的 HNSW 图作为支持数据结构。...精确响应时间中值：此响应时间是使用精确 kNN 搜索针对我们的示例数据集收集的。这种类型的搜索使用脚本来迭代数据集中的每个向量，并将返回最佳的结果。我们看到响应时间减少了 30% 的巨大改进！

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型

1、python基本数据类型 数字型：整型、浮点型、布尔型、复数型。 非数字型：字符串、列表、元组、字典。...uint32 无符号整数（0 to 4294967295） uint64 无符号整数（0 to 18446744073709551615） float_ float64 类型的简写 float16 半精度浮点数...，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位 float32 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位 float64 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52...为什么我们要这么定义呢，这么定义不是没有第一种简便吗？这是因为，通过这种方式，我们可以定义自己的数据类型： ?...张量转numpy：由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。 ? ?

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Python数据类型之数字类型

浮点数(float)：在其他语言里还有分单精度(float)和双精度(double)，精度越高所能表示的越准确，Python的为双精度。 打开IDLE ?...在Python里面有一个type()函数，它能告诉我们所代表的类型。 如果是-1呢，它还是整数吗? ?...所以在Python里 / 表示的为浮点数除法，// 表示的为整数除法 3. bool类型 4....所以在Python里，1和0分别可以代表True和False，至于为什么是1和0，这就是十进制的问题了，有兴趣的同学可以自行查阅，在这不再阐述 为了进一步说明为什么布尔值是数字类型，看下面代码： ?...bool()是python内置的函数，根据括号里面的参数返回真或假 但是是不是只有1和0表示True和False呢？ ?

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【Python系统学习02】数据类型与类型转换

浮点数还有一个计算结果有精度误差的问题。详见下边番外篇。 二、类型查询 type()函数 1、type()函数作用 查询、获取数据的类型。...但是python不会进行隐式类型转换，他发现你用数字1+字符串1，就会报语法错误。 因此当我们把两个不同类型的数据进行结合处理时，应该手动将其中一方的类型转换统一成跟另一方一样的。...2、Python中的运算符 运算符 含义 示例 + 加 1 + 1 - 减 2 - 1 * 乘 1 * 2 / 除 4 / 2 % 取模 - 返回除法的余数 5 % 2 得到5除以2的余数 ** 幂 -...五、番外 - 浮点数计算精度问题 运算下边的代码： print(0.55+0.3) # 0.8500000000000001 发现打印结果并不显而易见的0.85，而是0.8500000000000001...这是因为，Python计算浮点数时，会先把0.55和0.3转化成二进制数【注：二进制数由0和1表示，逢二进一】，如下： # 进制转换 0.55(十进制) = 0.1000110011001100110011001100110011001100110011001101

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Python编程运算符 ——算数运算符

座右铭：低头赶路，敬事如仪 个人主页：网络豆的主页​​​​​​ 目录  前言 一.运算符 1.在Python运算符中分为 2.算数运算符 3.比较重要的运算符 4.解决精度问题（了解） 总结...print(50-5*6) # 遵循数学算数顺序，先乘除，后加减 输出得20 print((50-5*6)/4) # / 除以 返回是浮点数 输出得5.0...的bug，是因为计算时需要转为2进制， # 计算完后结果转为10进制，从而产生精准误差 十进制转二进制转法         0.1*2=0.2<1取0        ...0.4<1取0         0.4*2=0.8<1取0         0.8*2=1.6>1取1         0.6*2=1.2>1取1         0.2*2=0.4<1取0 4.解决精度问题...（了解） 通过导入内置的模块 decimal import decimal #导入decimal模块  解决了精度的问题   （查看说明Ctrl+鼠标移动到需要查看的类点击进入）

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向量将死，哈希是 AI 未来

由于浮点数运算很慢，所以它真的没有一点优势吗？ 答案是否定的。...3 神经哈希 事实证明，二进制的计算速度比基于浮点数的算术快得多。那么，如果可以在局域敏感的二进制哈希空间中表示 0.65 和 0.66，这能使模型在推理方面更快吗?...4 密集信息检索 互联网时代，数据库是不可计数的，但搜索索引却寥寥无几，而且大多数索引都是基于相同的老技术，这主要是因为历史上语言是一个基于规则的问题。...标记、同义词、词干提取、词形还原等问题占据了许多天才的整个职业生涯，但仍未完全解决。 谷歌创始人拉里佩奇（Larry Page）曾说过，在我们的有生之年，“搜索”并不能得到解决。...很明显，搜索技术落后于数据库主要是由于语言问题，我们在过去几年中看到了语言处理方面的革命，而且还在加速。并且从技术角度来看，我们还将看到基于神经的哈希消除搜索和数据库技术的障碍。

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惊呆了，JDK中这些常用方法也有Bug？

开发第一时间看了代码,觉的没有问题啊，为什么短信内容会出现用户名为null呢,不是经过了非空判断的吗？...对于浮点类型、long类型的数据可以用以下方法来处理: 推荐使用hutool的NumberUtil.parseInt()方法,充分考虑到了浮点、long、小数等类型数据可能带来的解析异常的问题,hutool...是一个国人开源的工具类库,这里实名推荐,容错性和处理异常能力很强,可以自行百度搜索使用 三:Bigdecimal的除法坑你没商量 众所周知,BigDecimal是处理金额最有效的数据类型,一般进行财务报表计算的时候为了防止金额出现错误...(); 这个list并不具有add、remove元素的能力,我猜想是因为jdk设计之初的想法是将这个list作为一种只读的list,并不提供数据的写入能力,因此它仅可作为一种 空值返回，无法进行删除...1和1.0在比较的时候返回了false,这是因为在equals的源码中进行了数据的scale(也就是精度)的比较,如果不一致就会返回false,如果使用compareTo方法就不存在这个问题

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Python随记（2）数据类型（小数，分数） 分支循环

参考链接： Python中的分数模块Fraction 数据类型：  整形（int) 布尔类型（bool) 浮点型（float,e记法1.5e11=1.5*10的11次方) 字符串（str)类型的获取**...(2.467),round(2.567,2) >>>(3,2,2.57) #四舍五入 math.sqrt(144) >>12.0 144 ** .5 >>>12.0 pow(155,5) 小数类型  精度固定的浮点数...使用小数对象我们可以得到一个只保留两位小数为精度的浮点数。这对表达固定精度的特性（货币的累加）以及对精度是实现都是一个理想的工具。 ...，默认改变层最小的 设置全局小数精度：decimal模块中的其他一些工具可以用来设置所有小数数值精度，安排错误处理等。 ...用于程序测试，让错误出现while循环语句：while 条件：\n 循环体for循环：for 变量 in 可迭代对象 ： 循环体 in成员资格运算符，当对象在里面时返回Truerange()函数生成一个数字序列

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阿里云面试：为什么建议使用 BigDecimal 进行浮点数运算？

《阿里巴巴 Java 开发手册》中提到：“为了避免精度丢失，可以使用 BigDecimal 来进行浮点数的运算”。 浮点数的运算竟然还会有精度丢失的风险吗？确实会！...关于浮点数的更多内容，建议看一下计算机系统基础（四）浮点数[1]这篇文章。 BigDecimal 介绍 BigDecimal 可以实现对浮点数的运算，不会造成精度丢失。...想要解决浮点数运算精度丢失这个问题，可以直接使用 BigDecimal 来定义浮点数的值，然后再进行浮点数的运算操作即可。...BigDecimal b = new BigDecimal("1.0"); System.out.println(a.equals(b));//false 这是因为 equals() 方法不仅仅会比较值的大小...compareTo() 方法可以比较两个 BigDecimal 的值，如果相等就返回 0，如果第 1 个数比第 2 个数大则返回 1，反之返回-1。

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格物致知-Floating Point

Java通常会以16或17位精度来打印浮点数，但不要盲目认为这么多位数字都是准确的！计算器通常显示10位数字，但计算精度为13位。哈勃太空望远镜的镜片以超高的精确度打磨的，但使用了错误的规格。...此类错误即称为舍入错误。机器准确度可以这样理解：若存在一个最小的数ε可以使(1.0 +ε! = 1.0)，那么数ε就是机器准度。将容错误差ε改为很小的正数会有所帮助,但没从根源上解决这个问题。...其他错误来源 除了使用浮点算法时固有的舍入误差之外，在科学应用中还经常出现很多不同类型的近似误差问题。 测量误差 在日常的计算过程中使用的原始数据本身就是不准确的。...答：Java返回错误消息“浮点数太大”。 ? 问：(上面两个问题换成)浮点类型会怎么样呢？...问：当a和b是浮点数时，（a + b）总是等于（b + a）吗？ 答：是的。 问：x/y 总是等于相同的值，与平台无关吗？ 答：是的。

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日常开发踩坑：你的数值计算真的如你所愿吗？

读者在日常业务开发中或多或少会涉及到一些数值计算逻辑，尤其是金融行业需要特别严谨，通常由数值引起的问题都是潜移默化的且难以发现，拿“数值偏差”来说，初期的微小偏差是很难察觉的，当这种偏差累积成量级的数值错误而引起生产事故则为时已晚...1 浮点数的精度偏差：1减0.8真的等于0.2吗？...既然浮点数会产生精度偏差，那么使用Java提供的精度运算类BigDecimal就能避免偏差吗？...3 数值溢出：运算时数值超过类型最大值不会报错吗？...4 总结：三个坑点 1、浮点数的精度偏差 方案： 使用BigDecimal做浮点数运算，且构造入参要使用字符串类型 2、浮点数的判等问题 方案：仅对浮点数的值判等用compareTo方法，值+精度判等用

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