decimal,float和double的区别

本文探讨了C#中decimal数据类型的设计原因及其与float和double的区别。decimal类型适用于金融计算,提供了更高的精度和较小的范围,解决了浮点数在精确计算中的常见问题。

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一直很奇怪C#的预定义数据类型中为什么加了一个decimal,有float和double不就够了吗?今天来挖一挖。

浮点型

 

Name

CTS Type

De script ion

Significant Figures

Range (approximate)

float

System.Single

32-bit single-precision floating point

7

±1.5 × 10?45 to ±3.4 × 1038

double

System.Double

64-bit double-precision floating point

15/16

±5.0 × 10 ?324 to ±1.7 × 10308

如果我们在代码中写一个12.3,编译器会自动认为这个数是个double型。所以如果我们想指定12.3为float类型,那么你必须在数字后面加上F/f:

float f = 12.3F;

decimal类型

作为补充,decimal类型用来表示高精度的浮点数

Name

CTS Type

De script ion

Significant Figures

Range (approximate)

decimal

System.Decimal

128-bit high precision decimal notation

28

±1.0 × 10?28 to ±7.9 × 1028

从上表可以看出,decimal的有效位数很大,达到了28位,但是表示的数据范围却比float和double类型小。decimal类型并不是C#中的基础类型,所以使用的时候会对计算时的性能有影响。

我们可以像如下的方式定义一个decimal类型的浮点数:

decimal d = 12.30M;

对decimal、float、double错误的认识

 

在精确计算中使用浮点数是非常危险的,尽管C#在浮点数运算时采取了很多措施使得浮点数运算的结果看起来是非常正常的。但实际上如果不清楚浮点数的特性而贸然使用的话,将造成非常严重的隐患。  

   

  考虑下面的语句:  

   

              double   dd   =   10000000000000000000000d;  

              dd   +=   1;  

              Console.WriteLine   (   "{0:G50}",   dd   );   

    

  输出是什么?谁知道?  

  输出是:1000000000000000000000000   

    

  这就是浮点数精度损失的问题,最重要的是,在精度损失的时候,不会报告任何的错误,也不会有任何的异常产生。  

   

  浮点数的精度损失可能在很多地方出现,例如d   *   g   /   g   不一定等于d,d   /   g   *   g也不一定等于d。   

    

  还有两个非常危险的错误认识!!  

   

  1、decimal不是浮点型、decimal不存在精度损失。

  下面有段程序大家可以去看看结果是什么。记住!所有的浮点型变量都存在精度损失的问题,而decimal是一个不折不扣的浮点型,不论它精度有多高,精度损失依然存在!  

   

                  decimal   dd   =   10000000000000000000000000000m;  

                  dd   +=   0.1m;  

                  Console.WriteLine   (   "{0:G50}",   dd   );   

    

  2、decimal所能储存的数比double大,从double到decimal的类型转换不会出现任何问题。

  微软在decimal的帮助上真的要好好反省了。实际上只有从整形到decimal的转换才是扩大转换,decimal的精度比double大,但所能储存的最大数却比double要小。

 

 

 

“decimal   类型是适合财务和货币计算的   128   位数据类型。”

当然,decimal在大多数情况下是安全的,但浮点数在理论上是不安全的。

至于精度误差造成的显示问题,则是很容易修补的。浮点数会带来的问题以及整型能避免的问题就是一个:

譬如说从A帐户转账到B帐户,经计算得出结果是3.788888888888888元,那么我们从A帐户扣除这么多钱,B帐户增加这么多钱,但事实上A帐户不一定会扣除准确的数值,例如A帐户的金额在100000000000,那么这个时候100000000000   -   3.788888888888888运算结果很有可能是99999999996.211111111111112。而这个时候B帐户的金额为0则很有可能加上准确的数值,如3.788888888888888,这样一来,0.011111111111112元钱就会不见了,日积月累的,差额就会越来越大。

double是64位的,比single-32位精度高  

  decimal128位高精度浮点数,常用于金融运算,不会出现浮点数计算的误差

,decimal   类型具有更高的精度和更小的范围,这使它适合于财务和货币计算。

 

 

 

早上刚到办公室,就被中试室打来电话叫去,原来软件在测试过程中发现了个小问题:软件读出来的数据比设备LCD上显示数据小了 0.01 。

怎么会这样呢,数据类型我已经用了 double 型了整个数据长度也就6位,double型的数据有效数据位为7位,也够了阿,不明白。于是回来下断点跟踪。

前面double型在算的时候,是没问题的,数据是66.24,可是当我把66.24 乘上100后的处理结果就不对了:66.24*100.0d = 6623.9999…91,问题就出在这里了。查了msdn,Double型的数据:Double 值类型表示一个值介于 -1.79769313486232e308 和 +1.79769313486232e308 之间的双精度 64 位数字,浮点数只能近似于十进制数字,浮点数的精度决定了浮点数近似于十进制数字的精确程度。默认情况下,Double 值的精度是 15 个十进制位,但内部维护的最大精度是 17 位。所以就出现了乘上一百后,精度就不够了。又由于我们在处理数据时,是不允许四舍五入的,所以,经过单位转换后,软件中最终显示的数据为 66.23 ,比LCD上显示的66.24 小了 0.01。

因此,这之后就想到了应该用更高精度的 decimal 型。

类型

大致范围

精度

.NET Framework 类型

decimal

±1.0 × 10e?28 至 ±7.9 × 10e28

28 到 29 位有效位

System.Decimal

s在声明decimal类型数据时,可以 a: decimal myData = 100,此时编译器隐式转换整型数100为 100.0m;当然也可以b: decimal myData = 100.0m,但是 如果是 decimal myData = 100.0d或者decimal myData = 100.0f,就不行了,因为100.0d或者100.0f,编译器认为是浮点数,而浮点数和decimal 类型之间不存在隐式转换;因此,必须使用强制转换在这两种类型之间进行转换。This is the important,否则编译器便报错。所以一般的财务软件在处理时,都会用decimal 类型。

好了,改用decimal 型之后,就OK 了,结果就完完整整地显示为 66.24 了。


转自http://www.cnblogs.com/yellowapplemylove/archive/2011/08/23/2150316.html

<think>我们需要比较Python中的complex类型与.NET中的decimalfloatdouble类型。首先,明确一点:complex是复数类型,而.NET中的decimalfloatdouble都是实数类型(尽管decimal有更高的精度,但仍然是实数)。因此,complex与这些类型在本质上是不同的:complex可以同时表示实部虚部,而后三者只能表示实数。下面分别说明:1.**complex类型**:-在Python中,complex是一个内置的复数类型,用于表示数学中的复数。它由实部虚部组成,两者都是浮点数(在Python中,实部虚部都是双精度浮点数,即类似C的double)。-示例:`z=3+4j`,其中实部为3.0,虚部为4.0。2.**.NET中的实数类型**:-**float**:单精度浮点数,遵循IEEE754标准,通常占用4字节。-**double**:双精度浮点数,遵循IEEE754标准,通常占用8字节。-**decimal**:高精度的十进制浮点数,主要用于财务计算,避免二进制浮点数的舍入误差。它占用16字节,但是表示的是十进制小数,范围比double小,但精度更高。3.**对比**:-complex与decimal/float/double的主要区别在于:complex是复数,而后者都是实数(尽管decimal有更高的精度,但仍然是实数)。-在存储空间上:-complex在Python中通常由两个双精度浮点数组成(即complex128),占用16字节。-.NET的float占4字节,double占8字节,decimal占16字节。-在运算上:-complex支持复数运算(例如共轭、模、相位角等),而实数类型则只有常规算术运算。4.**是否有对应的复数类型在.NET中?**-实际上,.NET也提供了复数类型:`System.Numerics.Complex`(在System.Numerics命名空间中),该类型由两个双精度浮点数(double)组成,分别表示实部虚部,类似于Python的complex。5.**精度类比**:-如果非要将complex与.NET中的实数类型做类比,那么可以说complex的实部虚部都是双精度浮点数(相当于double),所以它是由两个double组成的。因此,它并不直接等价于decimal(因为decimal是实数且是十进制的)。总结:Python中的complex类型与.NET中的decimalfloatdouble不是直接可类比的,因为complex是复数,而后者都是实数。但是,.NET中也有对应的复数类型(System.Numerics.Complex),它由两个double组成,与Python的complex类似。注意:在Python中,complex类型的实部虚部都是双精度浮点数(即64位),所以一个complex占用128位(16字节)。而.NET中的decimal虽然也占用128位,但它是一个96位整数缩放因子(加上符号比例因子)的十进制数,用于精确表示十进制小数,而非复数。因此,结论是:Python的complex类型.NET的decimal/float/double在概念上属于不同的数据类型,因为它们分别用于处理复数实数。§§相关问题§§:1.Python中的complex类型由哪两部分组成?它们的数值类型是什么?2..NET框架中是否有复数类型?如果有,它的全称是什么?3.为什么decimal类型在财务计算中更受欢迎?4.在Python中,如何计算一个复数的模?</think> ### Python中的 `complex` 类型与.NET数值类型的对比分析 #### 1. **核心差异:复数 vs 实数** - **Python `complex`**:用于表示复数(实部 + 虚部) ```python z = 3 + 4j # 实部=3,虚部=4 ``` - **.NET 数值类型**: - `decimal`:高精度十进制浮点数(财务计算) - `float`:单精度浮点数(System.Single) - `double`:双精度浮点数(System.Double) #### 2. **详细对比表 | 特性 | Python `complex` | .NET `decimal` | .NET `float/double` | |---------------------|-----------------------|-------------------------|-------------------------| | **数学类型** | 复数 | 实数(十进制浮点) | 实数(二进制浮点) | | **主要用途** | 科学计算/信号处理 | 财务计算(精确小数) | 常规浮点计算 | | **内存占用** | 16字节(complex128) | 16字节 | float:4B, double:8B | | **精度特点** | 双精度浮点实部/虚部 | 28-29位有效数字 | float:7位, double:15位 | | **特殊值支持** | `NaN`, `inf` | 无 | `NaN`, `∞` | | **示例** | `1.5 + 3.2j` | `123.456m` | `1.234f`/`5.678` | #### 3. **关键区别解释** - **复数 vs 实数**: - `complex` 本质是 **两个浮点值的组合**(实部+虚部) - .NET 类型都是**单值实数**,无虚部概念 - **精度机制**: ```python # Python complex精度取决于底层浮点实现 import sys c = 1.123456789 + 2.987654321j print(sys.getsizeof(c)) # 输出:32(对象开销+数据) ``` - .NET `decimal` 使用**定点十进制**存储,无二进制舍入误差 - **运算差异**: ```python # 复数特有运算 z = 3+4j print(z.real) # 实部: 3.0 print(z.imag) # 虚部: 4.0 print(abs(z)) # 模: 5.0 ``` #### 4. **等效关系** - 最接近的类比: - **实部/虚部** ≈ 两个`double`组合 - **整体功能** ≈ .NET 的 `System.Numerics.Complex` ```csharp // .NET 等效类型 using System.Numerics; Complex z = new Complex(3, 4); ``` #### 5. **使用建议** - **选 `complex` 当**: - 处理信号处理、量子计算等需要虚部的场景 - 进行傅里叶变换等返回复数的运算 - **选.NET小数类型当**: - 需要精确十进制表示(如货币计算)→ `decimal` - 常规科学计算 → `double` - 内存敏感场景 → `float`
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