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抓住数据的小尾巴 - JS 浮点数陷阱及解法 camsong

它的长度是 16,所以可以近似使用 toPrecision(16) 来做精度运算,超过的精度会自动做凑整处理。...toPrecision vs toFixed 数据处理时,这两个函数很容易混淆。它们的共同点是把数字转成字符串供展示使用。注意在计算的中间过程不要使用,只用于最终结果。...不同点就需要注意一下: toPrecision 是处理精度,精度是从左至右第一个不为0的数开始数起。 toFixed 是小数点后指定位数取整,从小数点开始数起。...(num.toPrecision(precision)); } 为什么选择 12 做为默认精度?...数据运算类 对于运算类操作,如 +-*/,就不能使用 toPrecision 了。正确的做法是把小数转成整数后再运算。

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前端踩坑系列《四》

中整型没有这种精度问题的原理,但是这样就会有个精度的要求,看了一个运营人员的配置,后面好多个 0 的都有,也就是我也要相应的乘以好大的值,我选择 go die 解法二: toFixed 方法 解法三: toPrecision...numObj.toPrecision(precision) precision 指的是有效数个数的整数,也就是从第一个非 0 数值开始数的个数。...举个例子: 0.041234123.toPrecision(2); // 0.041 具体可以看 MDN toPrecision 值得注意的点是上面两个方法返回值都是字符串,也就是我们还需要转换成小数...基于以上,我们可以得出以下的解决方法: parseFloat(1.4000000000000001.toPrecision(12)) === 1.4 // True 封装成方法: function...strip(num, precision = 12) { return +parseFloat(num.toPrecision(precision)); } 据说精度设置成 12 可以解决大部分的情况

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【JS】125-重温基础:数字

toExponential() 返回一个数字的指数形式的字符串 1.23e+2 toFixed() 返回指定小数位数的表示形式 var a=123,b=a.toFixed(2)//b="123.00" toPrecision...a=123中,3会由于精度限制消失var a=123,b=a.toPrecision(2)//b="1.2e+2" toExponential() 以「指数表示法」返回该数值「字符串」表示形式,可接收一个参数指定小数点后几位数字...let a = 1.2345; a.toFixed(); // "1" a.toFixed(2); // "1.23" toPrecision() 以「指定的精度返」回该数值对象的字符串表示,可接收一个参数...let a = 1.2345; let a1 = '字符串:' + a.toPrecision(); // "字符串:1.2345" let a2 = '字符串:' + a.toPrecision(1)...;// "字符串:1" let a2 = '字符串:' + a.toPrecision(2);// "字符串:1.2" 3.数学对象 JS内置的数学对象Math,有很多属性和方法,这里需要注意的是Math

2.5K00

彻底搞懂Javascript 浮点数

它的长度是16,所以可以使用 toPrecision(16) 来做精度运算,超过的精度会自动做凑整处理。...不信你可用更高的精度试试: 0.1.toPrecision(21) = 0.100000000000000005551 另外,我们也知道, 整数十进制转二进制时, 是除以二去余数, 这是可以除尽的。...【这个例子引用自[2]】 0.57这个数值在存储时, 本身的精度不是很准确, 我们用toPrecision这个方法可以获取小数的精度。...toPrecision vs toFixed 数据处理时,这两个函数很容易混淆。 它们的共同点是把数字转成字符串供展示使用。 注意: 在计算的中间过程不要使用,只用于最终结果。...不同点就需要注意一下: toPrecision 是处理精度,精度是从左至右第一个不为0的数开始数起。 toFixed 是小数点后指定位数取整,从小数点开始数起。

1.4K10

0.3-0.2 = 0.09999999999999998 问题解析(精度缺失问题)

avaScript 中进行浮点数运算时,只有前 15 到 17 位是精确的,超出这个范围的数字可能会出现精度损失), 那么切断之后我们保留小数位数多一点,将他的精度扩大之后可以发现(我们保留17位) 0.2.toPrecision...(17) //0.20000000000000001 0.3.toPrecision(17) //0.29999999999999999 看到上面的两个数据,我们所谓的0.3 - 0.2 在计算机里面是...也可以直接将原始数据放大之后缩小即可,其实本质就是转为整数进行处理,因为整数没有这个问题,比如 (0.3 * 1000 - 0.2 * 1000)/1000 // 0.1 他的运行我们也可以验证 (0.3 * 1000).toPrecision...(17) // 300.00000000000000 (0.2 * 1000).toPrecision(17) // 200.00000000000000 (300.00000000000000 - 200.00000000000000

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