Python numpy 浮点数精度问题 在复现FP(fictitious play, Iterative solution of games by fictitious play-page393)算法的时候,迭代到中间发现没法复现paper里的结果,发现是numpy矩阵运算浮点数精度的问题. 具体问题 矩阵和向量相乘 \[\begin{pmatrix} 3 & 1 & 1 & 1 \end{pmatrix} \times \begin{pmatrix} 3 & 1.1 &

浮点数python默认是17位精度,也就是小数点后16位(16位以后的全部四舍五入了),虽然有16位,但是这个精度越往后越不准. 如果有特殊需求,需要更多的精度,可以用decimal模块,通过更改其里面getcontext()函数里面的prec参数,来决定你想要的浮点数精度. from decimal import Decimal from decimal import getcontext work_context = getcontext() work_context.prec = 100

Python中,浮点数运算,经常会碰到如下情况: 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,但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1,参与运算后,也就有可能点误差,特别是金融邻域里面,对精度更是要求

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

Python的浮点数损失精度问题(转) 一个简单的面试题: >>>0.1+0.1+0.1 0.2 >>>0.1+0.1+0.1 0.30000000000000004 >>>0.1+0.1+0.1-0.3 5.551115123125783e-17   下面一个简单的例子: a = 0.0 for i in range(10): print(a) a+=0.1 结果: 打印0.1 连续相加10次,会显示不同的值,既是精度损失造成的.   另外一个问题:

接下来要做一个linux下的程序了. 下载linux version     fbx sdk tar zxvf ...gz 按照安装说明 提升权限并没什么用 还是,cannot execute binary file 感觉是版本的问题,也就是说我要用f extension bx sdk这个版本 是dll的 vs跑完用mingw windows + vs2013用的肯定是 febx sdk windows version mingw 下面,据说那只是gcc而不意味着 linux所以...也许还是要

理解JavaScript的浮点数 大多数编程语言都有几种数值型数据类型,但是JavaScript却只有一种.你可以使用typeof 运算符查看数字的类型.不管是整数还是浮点数,JavaScript都将它们简单地归类为数字. typeof 17; //number typeof 98.6; //number typeof -21.3; //number 事实上,JavaScript中所有的数字都是双精度浮点数.这是由IEEE754标准制定的64位编码数字--即"doubles".如果这一

这题真的太神辣,%了一发题解,原来还能这么搞QWQ 设\(A_{i,j}\)表示不加任何限制时,第\(i\)个格子会出现权值为\(j\)的史莱姆的概率,则有: \[A_{i,j}=A_{i,j-1}*A_{i-1,j-1}\] 再设\(B_{i,j}\)表示第一个放置的史莱姆权值为\(2\)时(之后放置的史莱姆不管),第\(i\)个格子会出现权值为\(j\)的史莱姆的概率,则有: \[B_{i,j}=B_{i,j-1}*A_{i-1,j-1}\] 好的现在就可以求第\(i\)个格子刚好会出现权值

计算价格, java中浮点数精度丢失的解决方案

Java 浮点数精度丢失 问题引入 昨天帮室友写一个模拟发红包抢红包的程序时,对金额统一使用的 double 来建模,结果发现在实际运行时程序的结果在数值上总是有细微的误差,程序运行的截图: 输入依次为:红包个数,抢红包的人数,选择固定金额红包还是随机金额红包,每个红包的金额(此例只有一个红包). 注意到程序最后的结果是有问题的,我们只有一个金额为 10 的红包,一个人去抢,所以正确结果应该为这个人抢到了 10 RMB. 为了使问题更加明显,我们测试一个更加简单的例子: public class

一.前言 前段时间用.Net Entity Framework core搭建框架,需要配置浮点数的精度,发现.Net Entity Framework core 并没有HasPrecision方法.在网上查找资料也比较少,最后通过官方文档说明,尝试使用HasColumnType配置浮点数精度成功. 二.HasColumnType官方文档说明 文档连接: https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/microsoft.entityframeworkcor

问题 WebGL浮点数精度最大的问题是就是因为js是64位精度的,js往着色器里面穿的时候只能是32位浮点数,有效数是8位,精度丢失比较严重. 这篇文章里讲了一些处理方式,但是视坐标这种方式放在我们的场景里不适用 http://www.yanglajiao.com/article/baidumap2018/80270150     分析 在基础底图中,所有的要素拿到的都是瓦片里面的相对坐标,坐标范围在0-256之间.在每次渲染时都会重新实时计算瓦片相对中心点的一个偏移来计算瓦片自己的矩阵,这种情

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

基础知识回顾: BigDecimal.setScale()方法用于格式化小数点setScale(1)表示保留一位小数,默认用四舍五入方式 setScale(1,BigDecimal.ROUND_DOWN)直接删除多余的小数位,如2.35会变成2.3 setScale(1,BigDecimal.ROUND_UP)进位处理,2.35变成2.4 setScale(1,BigDecimal.ROUND_HALF_UP)四舍五入,2.35变成2.4 setScaler(1,BigDecimal.ROUND

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

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

问题:浮点数比较为什么不能用==来写? 答:计算机里面的数字是由二进制保存的,在计算机内部有些数字不能准确的保存,于是就保存了一个最靠近的数字. 计算机表示浮点数(float或double类型)都有一个精度限制,对于超出了精度限制的浮点数,计算机会把它们的精度之外的小数部分截断. 因此比较两个float是否相等,不能仅仅依靠==来判断,而是当他们的两者的差值小于一个我们可以容忍的小值时,就可以认为它们相等. 解决办法: 1.在python3.5之前,可以通过计算两个浮点数之差来判断两个浮点数是否

在ACM中,精度问题非常常见.其中计算几何头疼的地方一般在于代码量大和精度问题,代码量问题只要平时注意积累模板一般就不成问题了.精度问题则不好说,有时候一个精度问题就可能成为一道题的瓶颈,让你debug半天都找不到错误出在哪. 1.浮点数为啥会有精度问题: 浮点数(以C/C++为准),一般用的较多的是float, double. 占字节数 数值范围 十进制精度位数 float 4 -3.4e-38-3.4e38 6~7 double 8 -1.7e-308-1.7e308 14~15 如果内存不

Quoit Design Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 47104    Accepted Submission(s): 12318 Problem Description Have you ever played quoit in a playground? Quoit is a game in which fla