Float类型出现舍入误差的原因(round 取位)
在练习时,输入如下代码:
结果不准确。
原因:https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51179572
浮点数一个普遍的问题就是在计算机的世界中,浮点数并不能准确地表示十进制。并且,即便是最简单的数学运算,也会带来不可控制的后果。因为,在计算机的世界中只认识0与1
python中的decimal模块可以解决上面的烦恼
decimal模块中,可以通过整数,字符串或原则构建decimal.Decimal对象。如果是浮点数,特别注意因为浮点数本身存在误差,需要先将浮点数转化为字符串。
当然精度提升的同时,肯定带来的是性能的损失。在对数据要求特别精确的场合(例如财务结算),这些性能的损失是值得的。但是如果是大规模的科学计算,就需要考虑运行效率了。毕竟原生的float比Decimal对象肯定是要快很多的。
使用上述办法解决后:
知识点总结:
1. decimal模块:
Python提供了decimal模块用于十进制数学计算,它具有以下特点:
- 提供十进制数据类型,并且存储为十进制数序列;
- 有界精度:用于存储数字的位数是固定的,可以通过decimal.getcontext().prec=x 来设定,不同的数字可以有不同的精度
- 浮点:十进制小数点的位置不固定(但位数是固定的)
首先是float累加产生误差的原因,该部分转自:http://blog.csdn.net/zhrh0096/article/details/38589067
1. 浮点数IEEE 754表示方法
要搞清楚float累加为什么会产生误差,必须先大致理解float在机器里怎么存储的,具体的表示参考[1] 和 [2], 这里只介绍一下组成
由上图可知(摘在[2]), 浮点数由: 符号位 + 指数位 + 尾数部分, 三部分组成。由于机器中都是由二进制存储的,那么一个10进制的小数如何表示成二进制。例如: 8.25转成二进制为1000.01, 这是因为 1000.01 = 1*2^3 + 0*2^2 + 0*2^1 + 0*2^0 + 0*2^-1 + 2*2^-2 = 1000.01.
(2)float的有效位数是6-7位,这是为什么呢?因为位数部分只有23位,所以最小的精度为1*2^-23 在10^-6和10^-7之间,接近10^-7,[3]中也有解释
那么为什么float累加会产生误差呢,主要原因在于两个浮点数累加的过程。
2. 两个浮点数相加的过程
两浮点数X,Y进行加减运算时,必须按以下几步执行(可参考 [4] 中插图):
(1)对阶,使两数的小数点位置对齐,小的阶码向大的阶码看齐。
(2)尾数求和,将对阶后的两尾数按定点加减运算规则求和(差)。
(3)规格化,为增加有效数字的位数,提高运算精度,必须将求和(差)后的尾数规格化。
(4)舍入,为提高精度,要考虑尾数右移时丢失的数值位。
(5)判断结果,即判断结果是否溢出。
关键就在与对阶这一步骤,由于float的有效位数只有7位有效数字,如果一个大数和一个小数相加时,会产生很大的误差,因为尾数得截掉好多位。例如:
123 + 0.00023456 = 1.23*10^2 + 0.000002 * 10^2 = 123.0002
那么此时就会产生0.00003456的误差,如果累加多次,则误差就会进一步加大。
解决方式有几种,但都不是最佳方式,参考:http://bbs.csdn.net/topics/390549664
3.解决方法
方法一
Kahan summation算法
https://en.wikipedia.org/wiki/Kahan_summation_algorithm
- function KahanSum(input)
- var sum = 0.0
- var c = 0.0 // A running compensation for lost low-order bits.
- for i = 1 to input.length do
- var y = input[i] - c // So far, so good: c is zero.
- var t = sum + y // Alas, sum is big, y small, so low-order digits of y are lost.
- c = (t - sum) - y // (t - sum) cancels the high-order part of y; subtracting y recovers negative (low part of y)
- sum = t // Algebraically, c should always be zero. Beware overly-aggressive optimizing compilers!
- next i // Next time around, the lost low part will be added to y in a fresh attempt.
- return sum
- 1
伪代码如上
解决方法就是把多余的误差部分算出来(c),再在下一次循环减去这个误差
方法二
- int main()
- {
- float f = 0.1;
- float sum = 0;
- sum+=add(f,4000000);
- cout<<sum<<endl;
- return 0;
- }
- float add(float f,int count)
- {
- if(count==1)
- return f;
- else
- return add(f,count/2)+add(f,count-count/2);
- }
- 1
二分法递归计算加法,这样会没有误差,但是函数调用消耗大(尤其是多次)
方法三
使用double,精度更高,但是本来是没有必要用这么高精度的
方法四
ieee浮点数,为了规格化,精度每超过2的整数次幂,精度要下降一位,
你的f是0.1,float位数是23,当sum足够大的时候,会出现 sum+f==sum 的情况,这个是ieee标准,
和C++没关系,事实上编译器应该已经做了浮点精度调整了,你这结果误差算小的了.
避免这种误差的方法就是浮点数,永远不要让一个很大的数去加上一个很小的数.不知你这段代码的目的是
什么,但如果你改成这样,误差会小很多:
- float f = 0.1;
- float sum = 0;
- for( i=0; i<100; i++)
- {
- int sumEachBig=0;
- for(....k<400....)
- {
- int sumEachSmall=0;
- for(....j<100.....)
- sumEachSmall += f;
- sumEachBig+=sumEachSmall;
- }
- sum += sumEachBig;
- }
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