文章目录 一、Python 字符串格式化 1、浮点数精度问题 2、浮点数精度控制 一、Python 字符串格式化 ---- 1、浮点数精度问题 在上一篇博客 【Python】字符串 ③ ( Python...使用 辅助符号 " m.n " 可以控制数据的 宽度 和 精度 ; m 用于控制宽度 , 如果 设置的 宽度 小于 数字本身的宽度 , 该设置不生效 ; n 用于控制小数点的精度 , 最后一位会进行四舍五入...: # 数字精度控制 num = 1 # 设置宽度 print("数字 1 宽度 5 : %5d" % num) num = 1.01 # 设置 宽度 + 精度 print("数字 1.01 宽度...5 : %5.2f" % num) # 设置精度 print("数字 1.01 精度 1: %.1f" % num) 执行结果 : 数字 1 宽度 5 : 1 数字 1.01 宽度 5 : 1.01...数字 1.01 精度 1: 1.0
在数字电路中，数字时钟是一个重要的组成部分。...数字时钟简介 数字时钟，就是以数字显示取代模拟表盘的钟表，在显示上它用数字反应此时的时间，它还能同时显示时，分，秒，星期，温/湿度等，且能够对时，分，秒准确进行校时。...在诸多涉及国计民生的重要领域，高精度、高安全性能的北斗卫星同步时钟可以保证整个系统的安全运行。...我们自主研发的北斗卫星导航系统（以下简称北斗系统）是中国着眼于国家安全和经济社会发展需要，自主建设运行的全球卫星导航系统，是为全球用户提供全天候、全天时、高精度的定位、导航和授时服务的国家重要时空基础设施...二：NTP服务器 NTP服务器的授时精度通常在毫秒级别，可以在任何地方提供时间同步，所以一般用于大多数时间精度要求不是很高的应用场景如网络管理时间同步； 图片 三：数字时钟 数字时钟一般指子母钟系统中的子钟
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。
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。...", "")) / Math.pow(10, c); } 首先，将两个需要运算的数字进行字符串化，然后依次判断小数点后有几位，因为后面需要进行除法，所以这里的小数点位数需要相加，然后将字符串化后的两个值去除小数点...，在进行数字化，此时两个数字都已经变成了整数，此时在进行乘法运算，得出精确的结果，之后再除以因为去除小数点放大的倍数，由此得出精确地计算结果。
json对象, 是通过jackson来实现的, 涉及到SpringMVC中的一个消息转换器MappingJackson2HttpMessageConverter, 所以我们要解决JSON long 型 数字过长精度丢失这个问题
方法是将两个乘数转为两个包含乘数每位数字的list, 因为在计算中两个list中的数据要反复使用,所以定义第三个list来保存乘法的运算结果,然后使用两重循序模拟列竖式计算出乘法运算的结果, 因为乘法运算每次运算时需要向前移动一位表示扩大
Java中的基本数据类型有的时候是不能满足实际编程需要的，特别是在数学、科学、工程、货币等领域，因为精度不够，所以Java提供了java.math.BinInteger类和java.math.BigDecimal
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...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。...如果仍然无法达到精度要求，可以使用 Python decimal 包实现 参考资料 https://zhuanlan.zhihu.com/p/572700804 文章链接： https://www.zywvvd.com.../notes/coding/python/python-precision/python-precision/
（1）既然题目中说了不能用标准的数据类型来存储数字，所以在写输入的代码时就需要注意，不能直接a = int（input），而是直接在输入的时候就将数据转化为列表。...自然是很麻烦的，所以就需要用到python的内置函数zip（），这样就可以直接同时遍历两个数组。然后再根据算法描述的做法，将加得的数十位个位分别存储。...也就是说只有两个数字相同位数时才可行。这时就需要在遍历前对两个数组处理一下，将短的数组用0来填充至一样长。这样就可以在不改变原数大小的情况下使zip（）函数能遍历完整了。
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。
JavaScript 中数字是如何表示的 JavaScript 中的所有数字都是浮点数，使用 64 位二进制来表示，也叫做双精度浮点型，这种方式出自于 IEEE-754 标准。...由于 IEEE 754 的规定，用 64 位二进制来表示数字，如果我们手动去转换一下十进制的 0.1 到二进制，1100 部分是会一直循环下去，显然如果你找一个位置阶段只取其中的一部分值的话，精度就不准确了...所以小数点往后移 1.100110011001100110011001100110011001100110011001100(1100一直循环下去) // 小数点后的这部分是尾数，尾数长度 == 小数值精度...) 去计算的话，会发现结果就是 0.1，然而我经过手算(0.1.toString(2) 转换为十进制)后实际结果是和0.1.toPrecision(x) 相近的，因为我是按照实际保留的尾数进行计算的，精度上没有...0.1.toPrecision(x) 高，但是在相同精度内结果是一致。
这篇是精度问题的最后一篇，要是想看前面的，请看微信历史记录。 做前端的都感觉JS这语言巨坑无比，兼容性让你摸不到头脑，甚至还会让你脱发。...JS采用64位（双精度）存储数据，在 IEEE 标准中，浮点数是将所有二进制位分割为特定宽度的符号域（S），指数域(E)和尾数域(F)三个域， 其中保存的值分别用于表示给定二进制浮点数中的符号，指数和尾数...M表示有效数字，大于等于1，小于2，但整数部分的1可以省略。 2^E表示指数位。 对于十进制的5.25对应的二进制为：101.01，相当于： 1.0101*2^2。...由于小数位仅储存 52bit, 储存时会将超出精度部分进行"零舍一入"， 无限精确值： 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001...1001 实际储存值： 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1010 此处精度已经丢失一次。
上次总结的第四条： 当传入的参数小于数字的整数位时，返回指数形式表示的字符串。...let numObj = 12345.6numObj.toPrecision(2) // '1.2e+4' 在JavaScript中有一个专门返回数字的指数形式的方法：toExponential() numObj.toExponential...大意： 返回一个小数点前有一位数字且已按照小数点后指定的位数（fractionDigits）四舍五入后的指数形式的字符串。...7.71234e+1console.log(77 .toExponential()); // logs 7.7e+1 注意： fractionDigits 取 0~20之间，其实就是小数点后有几个数字...若numObj是一个没有小数点或者非指数形式的数字字面量，在调用时需要加一个空格，以防止解释器将"点"解释为小数点。 下篇将探究一下，经典问题：0.1 + 0.2 != 0.3。
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。...比如说: 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
range（）函数 \>>> range(1,5) # 代表从1到5(不包含5) [1, 2, 3, 4] \>>> range(1,5,2) # 代表从1...
但是当看到以前同事的方法时，感觉这个方法并不能完全满足： /*** 截断小数点后几位* @val 数值* @pos 小数点后截断的位置*/cutOffDecimal(val, pos) { // 把数字转换成字符串...number but not a NaN'); return; } return number.toFixed(prec + 1).slice(0,-1);} 1.类型判断，非数字以及
Number的 toFixed 方法，周末抽时间把 Number 里的一些方法又看了一下，其中有个方法引起我的注意： Number.prototype.toPrecision() precision 为"精度...PI.toPrecision(6)) // 3.14159console.log(PI.toPrecision(4)) // 3.142console.log(PI.toPrecision(2)) // 3.1 1.按指定的数字截取数字位数...numObj.toPrecision(2)); // '0.00012'console.log(numObj.toPrecision(1)); // '0.0001' 2.没有传入参数时，返回数字的字符串形式...，3.截取的位置从左边第一个非0的数字开始算起，不足补0。...let numObj = 12345.6numObj.toPrecision(2) // '1.2e+4' 4.当传入的参数小于数字的整数位时，返回指数形式标识的字符串。
本文内容：Python 数字类型 更多内容请见 Python 变量 Python 表达式与运算符 Python bool类型与逻辑关系运算 ---- Python 数字类型 1.整型 int 2....浮点型 float 3.整型与浮点型的相互转换 ---- Python 中数字类型有4种，分别是整型int、浮点型float、复数型comlex、布尔型bool。...1.整型 int 在 Python 中，整型数用关键字int表示（即英文单词 integer 的简写），包括：正整数、零和负整数。整型数全部由数字构成，不包括小数部分。...Python 中的小数存在取值范围和精度的限制。 特别大或者特别小的浮点数在 Python 中用科学计数法表示。 科学计数法使用字母 e 或者 E 作为幂的符号，以10为基数。...通过内置的数字类型转换函数可以显式地在数字类型之间进行转换： int(x)，将 x 转换为整数，x 可以是浮点数或字符串。 float(x)，将 x 转换为浮点数，x 可以是整数或字符串。
数字 解释器就像一个简单的计算器一样：你可以在里面输入一个表达式然后它会写出答案。...在这个手册的后半部分我们会看到更多的数字类型。 除法运算 (/) 永远返回浮点数类型。...这意味着当你把Python用作桌面计算器时，继续计算会相对简单，比如: >>> tax = 12.5 / 100 >>> price = 100.50 >>> price * tax 12.5625 >...除了 int 和 float，Python也支持其他类型的数字，例如 Decimal 或者 Fraction。...Python 也内置对 复数 的支持，使用后缀 j 或者 J 就可以表示虚数部分（例如 3+5j ）。
数字类型 数字类型是不可变类型。所谓的不可变类型，指的是类型的值一旦有不同了，那么它就是一个全新的对象。数字1和2分别代表两个不同的对象，对变量重新赋值一个数字类型，会新建一个数字对象。...Python 支持三种不同的数字类型，整数、浮点数和复数。 整数 通常被称为整型，数值为正或者负，不带小数点。...python 3的整型可以当做Long类型使用，所以python 3 没有python 2的Long类型。...表示数字的时候，有时我们还会用八进制或十六进制来表示： 十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示，例如：0xff00 八进制用0o前缀和0-7表示，例如0o45 python的整数长度为16,32位，并且通常是连续分配内存空间的...数字类型转换 在某些特定的情况下，我们需要对数字的类型进行转换。python为我们提供了内置的数据类型转换函数。 int(x) 将x转换为一个整数。
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