Python浮点数精度损失解决办法

最新推荐文章于 2024-03-19 00:30:00 发布
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分类专栏： Python 文章标签： python 浮点数精度损失
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40680263/article/details/99312833
本文介绍了在Python中遇到浮点数精度损失的问题，通过实例展示了问题的重现，并提出了使用round()方法或decimal模块来解决此类问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

问题重现

笔者在有一次需要提取一个浮点数的每一位时，出现下面情况：

a = 56.76
bit_1 = int(a/10)
a = a % 10
bit_2 = int(a/1)
a = a % 1
bit_3 = int
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python解决浮点数运算精度损失的方法
psm054712的博客
12-02 1746
python解决浮点数运算精度损失的方法
python精度丢失_解决JavaScript数字精度丢失问题的方法
weixin_39668571的博客
01-30 375
本文分为三个部分JS 数字精度丢失的一些典型问题JS 数字精度丢失的原因解决方案(一个对象+一个函数)一、JS数字精度丢失的一些典型问题1. 两个简单的浮点数相加这真不是 Firebug 的问题，可以用alert试试 (哈哈开玩笑)。看看Java的运算结果再看看Python2. 大整数运算16位和17位数竟然相等，没天理啊。又如看结果三观又被颠覆了。3. toFixed不会四舍五入(Chrome)...
Python | Decimal | 小数计算误差（浮点数计算精度丢失）
解决自己遇到的问题 分享认为有意义的知识 提供有一点点参考价值的灵感
08-25 4832
Python | Decimal | 小数计算误差（浮点数计算精度丢失） 编程语言中，浮点数（小数）四则运算总会出现一些与预期不符的情况，究其原因是因为计算机以二进制方式存储数据，对于小数的运算有天然的缺陷，计算机只能以极大限度的进行近似取值，于是精度问题就出现了。Python中，小数加减法出现的精度问题非常常见，一般使用decimal模块进行处理，因为是基于字符串进行处理的，所以在使用时一定注意前期转换为字符串，后期转换会对应的浮点类型。.........
python基础之解决浮点数计算精度问题
kymppcds的博客
08-15 1276
浮点数简单讲就是数学中的小数，比如+0.1，-0.1，也可以通过float()函数定义。但是在实际使用中经常会遇到加减乘除或者四舍五入后精度失真的问题，会导致计算结果不准确。通常使用自带的decimal模块，通过构建decimal.Decimal对象，解决浮点数计算精度失真的问题。
Python的浮点数损失精度问题（为什么说双精度浮点数有15位十进制精度）
fyfcauc的专栏
07-21 1万+
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
Python 小数点精度控制
xiaoxianerqq的专栏
04-04 2235
转自 ： https://blog.youkuaiyun.com/zhongbeida_xue/article/details/51274760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。 Pyt...
python float精度
最新发布
简单的编程博客
03-19 1252
在数学上，这种数字是用科学的标记来表示的，比如\(M \times 2^E\)，其中M是尾数，E是指数。但是，这种表达方式是有限的，并不能准确地表达所有的真实世界数字。符号位表示正负，指数位决定数字的大小范围，尾数位提供准确的值。当它们相加时，结果不是准确的0.3，而是一个相似的值。该模块提供了一个模块 Decimal 资料类型，支持任意精度，适用于财务计算和其它需要高精度的领域。因此，Python 中的 float 精确度问题，并非没有痕迹，只要使用正确的方法，它同样可以胜任很多任务。
python数据精度_为什么说浮点数缺乏精确性？ python中浮点数运算问题
weixin_39962125的博客
11-23 223
解释下 0.1+0.1-0.2=0 具体是怎么蒙对的，0.1+0.1+0.1-0.3 怎么就蒙不对了。首先在 CPython 中浮点数总是64位的，这里为了书写方便，假设为32位的IEEE 754浮点数，计算的道理都一样，于是第一位是符号位，后面8位是阶码，最后23位是尾数。0.1换算成二进制：0.00011001100110011001100110011001100110011001100110...
python float 控制精度
热门推荐
蜗牛工作站
01-14 3万+
>>> a = 1.324444444444444444 >>> b = float('%0.3f'%a) >>> print b 1.324
Python 中 float 计算精度问题
feishuoren的博客
06-26 8129
浮点数不能精确的表示十进制数，并且即使是最简单的数学运算也会产生误差。该错误是由于浮点数的存储方式引起的。
python浮点数float的精度问题
qq_52758588的博客
02-28 1595
平时在pyhon写浮点数时，直接使用浮点数用来比较或者计算可能会出现误差。因为计算机二进制的内存存储方式，十进制转换成二进制保存，读取使用的时候再由二进制转换成十进制，在这个过程就会可能出现数据精度失真。python提供了decimal模块，用于进行高精度浮点数操作，我们通过创建decimal.Decimal对象并对其进行操作，可以确保精确的十进制计算。以上便是关于decimal模块的基本使用方法，在平时使用到浮点数数据的时候，为确保精度，一定要注意呀，友友们。
Python十进制转二进制，二进制转十进制。浮点数float精度问题
qq_52832635的博客
11-19 1771
Python处理浮点数精度存在的问题 以及Python十进制二进制相互之间的转换 def zbinary(num): #判断是否为整数 if num == int(num): integer = '{:b}'.format(int(num)) #将十进制整数转换为二进制数 return num else: integer_part = int(num) #取十进制浮点数的整数部分 decimal_part
python float 精度 处理
walk slow down
04-09 4308
way1:Decimal 示例代码： from decimal import Decimal numStr = '1.13' print('====a', Decimal(numStr) * Decimal('1e8')) print('====b', Decimal(numStr) * Decimal(1e8)) print('====c', Decimal(float(numStr)) * Decimal('1e8')) print('====d', Decimal(float(numStr).
python3的float数精度_python浮点数精度问题
weixin_39866966的博客
11-30 7041
python浮点数精度问题
python float浮点数运算精度问题，及解决方法
weixin_47378963的博客
03-06 1646
float浮点数运算的精度问题。float精度问题解决方法。
python去掉小数点后的零_python 中的各种小数点后的精度处理方式
weixin_39528366的博客
12-03 6926
目前用过最方便的： %例如：result为一个list，为result中每个值保留小数点后4位。result = [("%.4f" % i) for i in result]Python 3.X对于浮点数默认提供17位数字的精度。关于单精度和双精度：单精度型float双精度型double。在Turbo C中单精度型占4个字节(32位)内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，只能提供七...
python float 精度_【小思考】Python的float转换精度损失所想到的
weixin_39950867的博客
11-27 781
首先，为啥会要讨论这个问题。我得为昨天拖了小组后腿深表歉意。其实程序逻辑很快就理通了的，但自己总是会因为各种各样的小问题束缚手脚，看接下来这个图片：稍微有数据敏感性的同学就能看出，中间这么一大堆又是0000又是999还是这么多位的小数，一看就是异常数据。这块数据的产生，源于代码里对两个字符串做了float转换并相减，导致出现了这种数据异常的错误。那么问题来了，1.这种异常是如何产生的？2.有哪些方...
Python学习精粹018：浮点数及其精确运算
susun1012的专栏
02-29 3627
Python将一个实数（包括有限小数和无限小数）存储为IEEE 754标准的双精度数格式。双精度数在内存中占用8字节64位来存储，其中：1位用于存储符号（0或1，即正或负）；11位用于存储指数，即2的幂，为小数点移动的位数；52位用于存储位数，是小数点右边的二进制位数，定义了浮点数的精度。 在计算机硬件中，浮点数以基数为2（二进制）的小数进行表示。然而，大多数的十进制小数并不能精确地表示为二进制小数，只能在计算机中近似地以二进制浮点数进行储存。
浮点数的储存方式
baby_H的博客
09-22 1304
C语言和C#语言中，对于浮点类型的数据采用单精度类型（float）和双精度类型(double)来存储， float数据占用32bit,double数据占用64bit,我们在声明一个变量float f= 2.25f的时候，是如何分配内存的呢？ 如果胡乱分配，那世界岂不是乱套了么，其实不论是float还是double在存储方式上都是遵从IEEE的规范的， float遵从的是IEEE R32.24 ,而double 遵从的是R64.53。 无论是单精度还是双精度在存储中都分为三个部分： 符号位(Sign) :.
浮点数精度损失如何避免
06-09
浮点数精度损失可以通过以下几种方式避免： 1. 尽可能使用整数，而非浮点数。如果可以使用整数完成计算，就不要使用浮点数。 2. 避免使用浮点数进行比较操作，因为浮点数之间的比较容易出现精度问题。可以通过定义...
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