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

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!

背景: 返回一个json字符串,result结果里面嵌套多个内容一样,只有具体数据不一样的列表[字典],现在需要从里面取指定的key值,来计算最后的总额. 原来使用的类型,float 通过取到json字符串里面的values,然后转化成float,遇到一个问题,最后相加的总额出现了:1167.5300000000002,计算得出的金额多出了00000000002 原因: 在python中浮点数计算是不精确的的,这是因为小数以二进制形式表示时的有穷性导致的,计算机进行浮点运算时的浮点误差 解决方案

最近在做一个工资核算的系统,所有的运算全部在前台进行,因此用了的是JS来做. 做完以后,经手工核算,发现一个奇怪的问题.就是JS算出来的结果跟用计算器算出来的结果有差距. 想了很久,也没有想出问题出在哪里. 问题这样的: 37.5*5.5=206.08 (JS算出来是这样的一个结果,我四舍五入取两位小数) 我先怀疑是四舍五入的问题,就直接用JS算了一个结果为:206.08499999999998 怎么会这样,两个只有一位小数的数字相乘,怎么可能多出这么小数点出来. 我 Google了一下,发现原

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: System.out.println(19.99+20); System.out.println(1.0-0.66); System.out.println(0.033*100); System.out.println(12.3/100); 输出: 39.9899999999999950.339999999999999973.30000000000000030.12300000000000001 解决方法: Java

问题: 在用 js 进行小数四则运算时发现了一个重大问题,比如:0.7 * 0.8 = 0.5599999999999999 分析: 在 js 中只有一种数字类型 Number,而且在 js 中所有的数字都是以 IEEE-754 标准格式表示的.浮点数的精度问题并不是 js 特有的,因为有些小数以二进制表示位数是无穷的,比如 1.1,其程序实际上无法真正的表示 1.1,而只能做到一定程度上的准确(1.09999999999999999),这是无法避免的精度丢失. 通过 chrome 控制台,我们

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 ===

最近做了一个有关折扣价的计算的功能,所有的运算都是在前台通过js来做,做完之后经过手工核算发现了一个问题,当时做的一个例子是10*0.94,按照我们正常的思维,这个结果应该是9.4,但是在js中的计算结果是9.39999999......其实按照二进制的算法来说js的这个结果是最精确的,但是按照我们正常人的思维来看结果只能是9.4,并且业务要求是不能四舍五入,要强制保留小数位数,所有这样一来就出问题了,后来在一个技术交流群了里有群友推荐了下面的解决方法,成功的解决了这个问题,请往下看: 核心代码

先放个前辈的文章:JavaScript数字精度丢失问题总结 今天遇到了19.99*100的问题,答案不等于1999,因为在javascript中浮点数的计算是以2进制计算的.自己写了一波解决方法(不能单纯的乘Math.pow(10,N)变成整数运算完再除掉,因为乘也会有精度问题,就像题面19.99*100不等于1999.): function formatFloat(num1,num2){ var str1 = num1.toString(); var str2 = num2.toString(

在讨论两位double数0.2和0.3相加时,毫无疑问他们相加的结果是0.5.但是问题总是如此吗? 下面我们让下面两个doubles数相加,然后看看输出结果: @Test public void testBig(){ System.out.println(0.11+2001299.32); } 控制台输出2001299.4300000002 我们吃惊的发现,结果并不是我们预想的那样,这是为什么呢?又如何解决呢? 现贴出BigDecimal的一个构造函数的文档供大家参考 BigDecimal pu

今天工作中遇见了一个浮点数转整形的问题,特此记录一下,防止以后再次踩坑. 实例: $f = 0.58; var_dump(intval($f * 100.0)); 也许你认为他会输出58,但是实际上他输出的是57. 原因是作为浮点型数据,其精度已经损失了一部分,达不到完全精确.所以永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位,也永远不要比较两个浮点数是否相等. php中浮点数是弱类型,对于整数或者经过运算以后结果是整数的浮点数,php能当作整数对待,但类型还是浮点型不变.但如果经过运算以后不是整数,那

前段时间 出现过这个问题,: 表中有一列为number类型 rec_recordlength (两个时间的间隔长度/秒) 部分数据 统计这个字段就会出现 "算出运算溢出" 错误,很是头疼,找不出原因 然后 今天又出现了, 然后不断排查,排查,发现是有一条数据导致的, 后来 这条数据删除重新插入就好了, 然后想到唯一动过这条数据的,是执行了rec_recordlength的更新,动作如下: *(rec_endtime-rec_starttime) where rec_c_id='1785

工具类 package --; import java.math.BigDecimal; /** * Created by kongqw on 2015/12/10. */ public final class BigDecimalUtil { private BigDecimalUtil() { } /** * 加法运算 * * @param d1 d1 * @param d2 d2 * @return */ public static double add(double d1, double

1.最简单的方法就是调换顺序,将需要右浮动的元素写在前面.写成这样:<h2><a href="#">更多>></a>小标题</h2> .但是我们觉得这样排列顺序的写法有违背html文档语义化的嫌疑,因此,不建议大量使用这种写法. 上述实例代码改为如下顺序,IE下避免了换行,得到正确的排版效果.   2.父标签使用相对定位,子元素使用绝对定位.由于IE里元素右浮动会影响到它的兄弟元素,所以为了避开有浮动,可以采用position

学生党在做比赛作品,项目中需求要用到定位功能并以地图形式展现.所以思路就是用h5的geolocation 获取经纬度,通过百度地图api将经纬度转换成详细的地址以及地图.在笔记本电脑做测试,定位总有超过500米以上的误差.找资料得知原因:国内的地图产品,其地理位置大多数都进行了GCJ-02加密,即加入随机的偏差. 而html5原生的定位API获取到的地理位置,是未经加密的. 因此,为了保证html5原生的定位API获取到的地理位置在百度地图上较为准确的解析,就需要用官方提供的转换类. 由于国内地

原因是:Twisted版本高了. 解决办法: 只要把Twisted库降级到16.6.0即可: pip3 install Twisted== 注:Twisted16..0安装后,会自动卸载高版本的Twisted

1.数据展示类(使用 toPrecision 凑整并 parseFloat 转成数字后再显示) parseFloat(1.4000000000000001.toPrecision(12)) === 1.4 // True 封装成方法如下: function strip(num, precision = 12) { return +parseFloat(num.toPrecision(precision)); } 2.数据运算类(对于运算类操作,如 +-*/,就不能使用 toPrecision 了

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

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')

单精度浮点数用4字节(32bit)表示浮点数,采用IEEE754标准的计算机浮点数,在内部是用二进制表示的,如:7.22用32位二进制是表示不下的,所以就导致不精确了,存取会出现误差. mysql中float数据类型的问题总结: 对于单精度浮点数float:当数据范围在±131072(65536×2)以内的时候,float数据精度是正确的,但是超出这个范围的数据就不稳定. 建议:将float改成double或者decimal,两者的差别是double是双精度浮点计算,decimal是定点计算,会

单精度浮点数用4字节(32bit)表示浮点数采用IEEE754标准的计算机浮点数,在内部是用二进制表示的如:7.22用32位二进制是表示不下的.所以就不精确了. mysql中float数据类型的问题总结 对于单精度浮点数Float:  当数据范围在±131072(65536×2)以内的时候,float数据精度是正确的,但是超出这个范围的数据就不稳定,没有发现有相关的参数设置建议:将float改成double或者decimal,两者的差别是double是浮点计算,decimal是定点计算,会得到更