上节课简单介绍了浮点数.计算机程序中的浮点数分为单精度浮点数和双精度浮点数. 单精度和双精度精确的范围不一样. 计算机里的最基本的存储单位用位(bit)来表示.bit只能用来存储0或1. 稍大一点的单位是字节(Byte,简写为B). 再大一级的是千字节(kilo Bytes),用k来表示. 再大一级的单位是兆字节(Mega Bytes),用M来表示.一张照片的大小通常为1~3M. 再大一级的单位为G.一部高清电影的大小通常为1~2G. 再大一级的单位为T. 换算关系为: 1B = 8bit 1k

def dec2bin(dec): if dec < 0: s = ' dec = dec * (-1) else: s = ' e = 127 dec = float(dec) r = int(str(dec).split('.')[0]) i = float('0.'+str(dec).split('.')[1]) rA = [] ': if r == 0: rA = ['] else: while r > 0: rA.append(r%2) r//=2 rA.reverse() rB =

    单精度浮点数(Single) 双精度浮点数(double)       Decimal为SQL Server.MySql等数据库的一种数据类型,不属于浮点数类型,可以在定义时划定整数部分以及小数部分的位数.使用精确小数类型不仅能够保证数据计算更为精确,还可以节省储存空间,例如百分比使用decimal(4,2)即可.存储数据范围是:-10^38~10^38-1 的固定精度和小数位的数字.一个decimal类型的数据占用了2~17个字节. 在C#里decimal表示 128 位数据类型.do

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

十进制数转IEE754单精度浮点数 理解题目 单精度浮点数:单精度浮点数是用来表示带有小数部分的实数,一般用于科学计算.占用4个字节(32位)存储空间,包括符号位1位,阶码8位,尾数23位.其数值范围为-3.4E38-3.4E38,单精度浮点数最多有7位十进制有效数字,单精度浮点数的指数用"E"或"e"表示. 具体规则及例子 规则参照链接https://zhidao.baidu.com/question/457693134.html 较详细讲解了单精度浮点数向十进制

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

原文:php浮点数计算比较及取整不准确解决方法 php有意思的现象,应该是很多编程语言都会有这样的现象.这个是因为计算机的本身对浮点数识别的问题..... $f = 0.58; var_dump(intval($f * 100 *100)); //结果5799 var_dump((float)($f * 100 *100)); //结果5800 echo (int)((0.1+0.7)*10);  //结果7 echo (float)((0.1+0.7)*10);  //结果8 <?php $a

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

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){

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

浮点数计算函数 这一节的所有函数,只有在vim编译时支持了+float时才有效. 三角函数 sin() : sine正弦函数 cos() : cosine余弦函数 tan() : tangent正切函数 asin() : arc sine反正弦函数 acos() : arc cosine反余弦函数 atan() : arc tangent反正切函数 atan2({X坐标},{Y坐标}) : arc tangent反正切函数 sinh() : hyperbolic sine 双曲正弦函数 cosh

前言 作为一名java学习者,怎能不懂这些java基础中的基础呢?本文就带各位温顾温顾java浮点型.单精度浮点数.双精度浮点数. 浮点型 首先明确java中浮点型数据类型主要有:单精度float.双精度double   至于浮点型就是跟int ,string类型差不多.都是数据类型. 浮点型浮点型别给我整些花里胡哨的定义,浮点型简单来说就是表示带有小数的数据,而恰恰小数点可以在相应的二进制的不同位置浮动,可能是这样就被定义成浮点型了.~不得不佩服这文化程度,定义个数据名称都这么有深度~ 浮点型

一.前方有坑 php在使用加减乘除等运算符计算浮点数的时候,经常会出现意想不到的结果,特别是关于财务数据方面的计算,给不少工程师惹了很多的麻烦.比如今天工作终于到的一个案例: $a = 2586; $b = 2585.98; var_dump($a-$b); 期望的结果是:float(0.02) 实际结果: float(0.019999999999982) 人生有坑,处处提防 二.防坑攻略: 1.通过乘100的方式转化为整数加减,然后在除以100转化回来…… 2.使用number_format转

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

说起编程中的高精度数值,我第一反应就是double类型了.的确,double阶码11位,尾数52位,几乎能应对任何苛刻的要求......然而,当我天真地尝试用double来算泰勒展开式的函数值,离散代数的狰狞性瞬间完全暴露眼前. 我不是数学出身,也并不关心那些奇异的函数形式.我只是想推导一个物理系统的冲击响应函数.那个函数没法求得解析解,我只好用皮卡迭代法求泰勒级数式.经过一番挣扎,级数通项终于确定了,但是函数的绘图却成了隐藏难题. 函数的形式: \[f(x)={\sum_{n=1}^{\inf

壹 ❀ 引 0.1+0.2不等于0.3,即便你不知道原理,但也应该听闻过这个问题,包括博主本人也曾在面试中被问到过此问题.很遗憾,当时只知道一句精度丢失,但是什么原因造成的精度丢失却不太清楚.而我在查阅资料的过程中发现,大部分文章都是假定了你有一定计算机基础,对于非此专业的人来说,可能文章读起来就显得晦涩难懂.那么本文就会站在此问题的角度,从二进制计算说起说起,用基础数学通俗易懂的去解释究竟是什么原因造成了计算机中浮点数计算的精度丢失,本文开始. 贰 ❀ 从二进制说起 与我们人的计算思维不同,计

场景: 一个float型的变量赋值1170601,加上19000000,结果出现错误. 原因: float占用4个字节(32位)存储空间,包括符号位1位,阶码位8位,尾数23位.浮点数精度与它的尾数有关. 尾数为二进制小数1.m,m为23位的小数.所以浮点数的精度为24位二进制有效位数.2的24次方为16777216. 19000000 > 16777216,做加法计算之后丢失精度导致结果出错. 解决方法: 将float用double替换,double占用8个字节(64位)存储空间,包括符号位1

//加法函数 function accAdd(arg1, arg2) { var r1, r2, m; try { r1 = arg1.toString().split(".")[1].length; } catch (e) { r1 = 0; } try { r2 = arg2.toString().split(".")[1].length; } catch (e) { r2 = 0; } m = Math.pow(10, Math.max(r1, r2)); r

如果用php的+-*/计算浮点数的时候,可能会遇到一些计算结果错误的问题,比如echo intval( 0.58*100 );会打印57,而不是58,这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug,是跨语言的,我用python也遇到这个问题.所以基本上大部分语言都提供了精准计算的类库或函数库,比如php有BC高精确度函数库,下面介绍一下一些常用的BC高精确度函数使用. php BC高精确度函数库包含了:相加,比较,相除,相减,求余,相乘,n次方,配置默认小数点数目,求平方.这些函数在涉

如果用php的+-*/计算浮点数的时候,可能会遇到一些计算结果错误的问题,比如echo intval( 0.58*100 );会打印57,而不是58,这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug,是跨语言的,我用python也遇到这个问题.所以基本上大部分语言都提供了精准计算的类库或函数库,比如php有BC高精确度函数库,下面达内php培训老师介绍一下一些常用的BC高精确度函数使用. 例子  代码如下   <?php    $f = 0.58;    var_dump(intval(