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…

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…

在百度知道上看到这么一个问题 var_dump((0.3-0.2)==0.1); 结果是:false 后来查查手册,原来是浮点数的精度问题.那么0.3-0.2-0.1等于多少呢,结果:2.7755575615629E-17 如果真的涉及到浮点数的比较,可以这样,设计一个精度,就可以比较了. $ps = 2.7755575615629*pow(10,-16); $_ps = -2.7755575615629*pow(10,-16); $flags = "false"; if((0.3-0…

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){…

Java 中的浮点数取精度方法 一.内容 一般在Java代码中取一个double类型的浮点数的精度,四舍五入或者直接舍去等的方式,使用了4种方法,推荐使用第一种,我已经封装成工具类了. 二.代码实现    ①使用BigDecimal的方法:RoundTool.java(封装为工具类,推荐使用) package cn.com.cxsw.utils; import java.math.BigDecimal; /** * 与小数位精度(四舍五入等)相关的一些常用工具方法. * * float/doub…

最近碰见一个奇怪的问题,商城通过微信支付的订单经常少一分钱,经过排查是PHP浮点运算精度问题造成的 由PHP浮点数运算精度造成的,鸟哥的Bolg有详细的说明.http://www.laruence.com/2013/03/26/2884.html, 小数在二进制表示时,0.58对于二进制,是无限长的值 0.58的二进制表示基本上(52位)是: 0010100011110101110000101000111101011100001010001111 0.57的二进制表示基本上(52位)是: 001…

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…

将精度高的浮点数转换成精度低的浮点数. 1.round()内置方法 这个是使用最多的,刚看了round()的使用解释,也不是很容易懂.round()不是简单的四舍五入的处理方式. For the built-in types supporting round(), values are rounded to the closest multiple of 10 to the power minus ndigits; if two multiples are equally close, roun…

在python中使用浮点数运算可能会出现如下问题 a = 0.1+0.2print(a) 输出的结果是 0.30000000000000004 原因如下: 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…

基础 浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的.提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数.和C语言里面的double类型相同.Python不支持32bit的单精度浮点数.如果程序需要精确控制区间和数字精度,可以考虑使用numpy扩展库. Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度. 关于单精度和双精度的通俗解释: 单精度型和双精度型,其类型说明符为float 单精度说明符,double 双精度说明符.在Turbo C中单精度型占4个字节(32位)内存空间…