原因解释:浮点数(小数)在计算机中实际是以二进制存储的,并不精确.比如0.1是十进制,转换为二进制后就是一个无限循环的数:0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100python是以双精度(64bit)来保存浮点数的,后面多余的会被砍掉,所以在电脑上实际保存的已经小于0.1的值了,后面拿来参与运算就产生了误差. 解决办法:使用decimal库from decimal import *a = Decimal('4.2')

本篇文章主要是对javascript避免数字计算精度误差的方法进行了介绍,需要的朋友可以过来参考下,希望对大家有所帮助. 如果我问你 0.1 + 0.2 等于几?你可能会送我一个白眼,0.1 + 0.2 = 0.3 啊,那还用问吗?连幼儿园的小朋友都会回答这么小儿科的问题了.但是你知道吗,同样的问题放在编程语言中,或许就不是想象中那么简单的事儿了. 不信?我们可以做个试验. 先来看一段 JS. var num1 = 0.1; var num2 = 0.2; alert(num1+num2 ===

今天在计算商品价格的时候再次遇到js浮点数计算出现误差的问题,以前就一直碰到这个问题,都是简单的使用tofixed方法进行处理一下,这对于一个程序员来说是及其不严谨的.因此在网上收集了一些处理浮点数精度的文章.觉得别人写的挺好了,我在简单的总结一下,以方便后续查阅. 浮点数误差产生的原因: 先看一个实例: 0.1 + 0.2 =? 0.1 + 0.2 = 0.3? 我们先来看一段 JS. console.log( 0.1+ 0.2); 输出为 0.30000000000000004.是不是很奇葩

不知道大家在使用JS的过程中有没有发现某些浮点数运算的时候,得到的结果存在精度问题:比如0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004以及7 * 0.8 = 5.6000000000000005等等. 究竟是什么原因造成了这个问题?实际上是因为计算机内部的信息都是由二进制方式表示的,即0和1组成的各种编码,但由于某些浮点数没办法用二进制准确的表示出来,也就带来了一系列精度问题.当然这也不是JS独有的问题. 接下来让我们以0.1+0.2为例,深入理解一下浮点数的运算方法,以及使用J

jmeter 中 浮点数计算精度问题解决方法: 编写 beanshell 时使用 java.math.BigDecimal 方法构造,使用 BigDecimal 并且一定要用 String 来够造. 代码如下: import java.math.BigDecimal; /** * 提供精确的加法运算. * @param v1 被加数 * @param v2 加数 * @return 两个参数的和 */ public static double add(double v1,double v2){

或许很多人都遇到过,js 对小数的加.减.乘.除时经常得到一些奇怪的结果! 比如 :0.1 + 0.2 = 0.3  ? 这么一个简单的计算,当你用js 计算时会发现结果是:0.30000000000000004 .这么奇葩,简直无法理解! 那,为什么会这样呢? 对于浮点数的四则运算,几乎所有的编程语言都会有类似精度误差的问题,只是 C++ / C# / Java 这些语言中已经封装好了方法来避免精度的问题,而javascript 是一门弱类型的语言,从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型

本文讲解的是怎么实现一个工具库并打包发布到npm给大家使用.本文实现的工具是一个分数计算器,大家考虑如下情况: \[ \sqrt{(((\frac{1}{3}+3.5)*\frac{2}{9}-\frac{27}{109})/\frac{889}{654})^4} \] 这是一个分数计算式,使用JS原生也是可以计算的,但是只能得到一个近视值: Math.sqrt(Math.pow(((1/3+3.5)*2/9-27/109)/(889/654),4)); // 0.197530864197530

浮点数会有精度损失这个在上大学的时候就已经被告知,但是至今完全没有想明白其中的原由,老师讲的时候也是一笔带过的,自己也没有好好琢磨.终于在工作的时候碰到了,于是google了一番. 问题: 对两个double类型的值进行运算,有时会出现结果值异常的问题.比如: 1 System.out.println(19.99+20); 2 System.out.println(1.0-0.66); 3 System.out.println(0.033*100); 4 System.out.println(1

#!/usr/bin/python #coding=utf-8 i=1.0 j=3 print(i*j) print(i+j) print(i**j) 备注:无论是哪种运算,只要有操作数是浮点数,python默认得到的都是浮点数,结果也总是浮点数

若想严格按照四舍五入进行,可使用Decimal,代码如下: from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP def round(x, n): return Decimal(x).quantize(Decimal(n), ROUND_HALF_UP) >>> roundx("1.24", ".1") Decimal('1.2') >>> roundx("1.25", &quo

(转)Java浮点数float,bigdecimal和double精确计算的精度误差问题总结 1.float整数计算误差 案例:会员积分字段采用float类型,导致计算会员积分时,7位整数的数据计算结果出现误差. 原因:超出float精度范围,无法精确计算. float和double的精度是由尾数的位数来决定的.浮点数在内存中是按科学计数法来存储的,其整数部分始终是一个隐含着的“1”,由于它是不变的,故不能对精度造成影响. float:2^23 = 8388608,一共七位,这意味着最多能有7位

本篇讨论的现象可以从下面这段脚本体现出来: >>> x = 0.0 >>> for i in range(10): x += 0.1 print(x) 0.1 0.2 0.30000000000000004 0.4 0.5 0.6 0.7 0.7999999999999999 0.8999999999999999 0.9999999999999999 >>> 即:为什么有几行的输出看起来不对? 因为 Python 中使用双精度浮点数来存储小数.在 Py

问题出现 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 问题分析 对于浮点数的四则运算,几乎所有的编程语言都会有类似精度误差的问题,只不过在 C++/C#/Java 这些语言中已经封装好了方法来避免精度的问题,而 JavaScript 是一门弱类型的语言,从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型,所以精度误差的问题就显得格外突出. 我们知道,能被计算机读懂的是二进制,而不是十进制,所以我们先把 0.1 和 0.2 转换成二进制看看: 0.1==>0.1.toString(2

js中进行数字计算时候,会出现精度误差的问题.先来看一个实例: console.log(0.1+0.2===0.3);//false console.log(0.1+0.1===0.2);//true 上面第一个的输出会超出我们的常识,正常应该为true,这里为什么会是false呢,直接运行会发现0.1+0.2在js中计算的结果是: console.log(0.1+0.2);//输出0.30000000000000004 这对于浮点数的四则运算(加减乘除),几乎所有的编程语言都会出现上面类似的精

作者:iamlaosong 数字有两种表达方式.一种是整数,一种是浮点数.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随意某个实数.详细的说,这个实数由一个整数或定点数(即尾数)乘以某个基数(计算机中一般是2)的整数次幂得到,这种表示方法相似于基数为10的科学计数法. 计算机中存储浮点数的方式决定了浮点数往往是个近似值,由于日常生活中我们用的是十进制.而计算机用的是二进制,二进制非常难精确的表达十进制的小数.这里不想讨论计算机是怎样存储浮点数的,那会是非常长的一篇枯燥文字

一 js浮点数计算问题解决方案: 1.使用 NumberObject.toFixed(num) 方法 toFixed() 方法可把 Number 四舍五入为指定小数位数的数字. 2.较精度计算浮点数 //说明:javascript的加法结果会有误差,在两个浮点数相加的时候会比较明显.这个函数返回较为精确的加法结果. //调用:accAdd(arg1,arg2) //返回值:arg1加上arg2的精确结果 function accAdd(arg1, arg2) { var r1, r2, m; t

摘要: 由于计算机是用二进制来存储和处理数字,不能精确表示浮点数,而JavaScript中没有相应的封装类来处理浮点数运算,直接计算会导致运算精度丢失. 为了避免产生精度差异,把需要计算的数字升级(乘以10的n次幂)成计算机能够精确识别的整数,等计算完毕再降级(除以10的n次幂),这是大部分编程语言处理精度差异的通用方法. 关键词: 计算精度 四舍五入 四则运算 精度丢失 1. 疑惑 我们知道,几乎每种编程语言都提供了适合货币计算的类.例如C#提供了decimal,Java提供了BigDecim

scipy在numpy的基础上提供了众多的数学.科学以及工程计算中常用的模块:是强大的数值计算库: 1. 常数和特殊函数 scipy的constants模块包含了众多的物理常数: import scipy.constants as CC.c  #真空中的光速C.h  #普朗克常数C.pi #圆周率  在C.physical_constants字典中,通过物理常数的名称访问该物理常数,如: C.physical_constants['speed of light in vacuum'] (2997

之前虽然有看到过 js 精度相关的文章.但也都没有“印象深刻” ,但是今天"有幸"遇到了. 做一个项目,进行页面调试的时候, 当数量增加到3时总价格变得好长好长 立马在控制台验证了一下,算出这么多个小数. 还好之前有看过这方面的文章,知道是js的精度问题(但也不是js本身的问题,而是二进制的问题).  正确的应该是 239.7 然后找了几篇文章,最后打算用那个插件.可以用字符串进行运算,所以功能很强呀.也不大,5k而已~什么?你给我说流量?优化?百度首页?淘宝?好吧,等有门做那样的项目

前言 如果你在测试金融相关产品,请务必覆盖交易金额为小数的场景.特别是使用Java语言的初级开发. Java基本实例 先来看Java中double类型数值加.减.乘.除计算式实例: public class Test{ public static void main(String [] args){ System.out.println(0.06+0.01); System.out.println(1.0-0.42); System.out.println(4.015*100); System.

C++中的浮点数运算的误差 项目中需要计算判定,采用的是float型,如: float a < yLing, 其中:a = 2.0, y则从1.0 + 0.2*n  当n = 4时,条件成立了???? Why /? , , 实际上,需要在n = 5 成立 通过调试发现: yLing = 2.00002 , 而 a = 2.0 NM , float 误差这么大????? 难怪在进行金融财务等数值运算时,请使用decimal 类型,不要使用float和double类型!因为decimal的精度最高!