Python中的精度损失问题

最新推荐文章于 2024-08-23 15:34:57 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-23 15:34:57 发布 · 7.7k 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #精度损失 #小数

本文介绍了Python中处理小数时遇到的精度损失问题，通过一个将金额转换为货币单位的例子，展示了精度损失可能导致的错误。为了解决这个问题，文章推荐使用round函数进行四舍五入，以确保计算结果的准确性。

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

Python中的精度损失问题

引言

在写python程序时，我们不可避免地要和小数打交道，但是python的小数有一个精度损失的问题，那么怎样来解决呢？

示例问题

加入你想开发一个程序将一定数量的钱分类成几个更小的货币单元。这个程序让用户输入总金额，这是一个用元角分来表示的浮点值，然后输出一个报告，罗列出等价的货币：XX元X角X分的，如示例运行所示：

# 我们先以11.56为案例来测试输出结果
money = input("input money")
print(money)
print(int(eval(money)),"元")
print(int (eval(money) * 10) % 10,"角"
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
python数据类型之间互转数据精度损失情况
weixin_43219998的博客
05-17 610
Python数据类型之间互转
python浮点型精度损失问题_解决float型数据精度损失问题
weixin_33149211的博客
12-23 2414
问题：浮点型数据存储方式会导致数据精度损失，增大计算误差。float fval = 0.45;　　// 单步调试发现其真实值为：0.449999988double dval = 0.45;　// 单步调试发现其真实值为：0.45000000000000001当很多个这样的单精度浮点型数据进行运算时，就会有累积误差，使得运算结果达不到理想的结果。尤其是对那种需要判断相等的情况(浮点型数据判断相等会有...
python 精度损失_Python大整数精度损失
weixin_39994627的博客
02-03 625
编辑工作！！！谢谢大家的意见！//=在函数中，需要从2.x端口到3.x端口我正试图及时地在Python中考虑非常大的数字。这是可行的，除了素数的值与原始值相乘时有很大的差异。在代码：import mathx = 4327198439888438284329493298321832193892183218382918932183128863216694329def getPrimes(n):num ...
python 精度损失_Python pandas通过隐式转换实现整数精度损失
weixin_39804335的博客
12-09 472
我正在处理大量不同的csv文件作为pandas数据帧读入，然后从中提取有趣的indizes和数据并将其收集到一个新的数据帧中，我逐行构建然后保存。每行代表一个文件中的信息。原始数据帧以毫秒精度纪元时间为索引。虽然时间不必要精确，但我无法改变它。>>> df.indexInt64Index([1382441313687, 1382441314687, 1382441315687, ...
python 之 浮点数精度丢失例如：0.1 + 0.2，产生的原因、问题的推导、解决的方案
风华浪浪的博客
07-27 3710
python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，后面拿来參与运算就产生了误差。浮点数的总数是无限且不可数的，浮点数在计算机占用的内存是有限的，计算机内存占满了。不可能用有限的内存空间存储无限多的浮点，后面多余的部分都会被砍掉。同上并不是所有的十进制数都可以用二进制格式精确表示，计算机基本上使用二进制数字，即 0 或 1表示；有些是使用有限数量的二进制数字来近似的。计算机的浮点类型也是由二进制表示的。
python 精度损失,Python数组中的数字很少会导致精度损失
weixin_35133280的博客
12-09 175
I have two arrays in float64 type and when I assign the value of the first to the second it rounds the value. The following simple code illustrates the problem and excludes the possibility of just a m...
python float 精度损失_【小思考】Python的float转换精度损失所想到的
weixin_39903538的博客
01-28 581
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 float精度问题_Python之☞float浮点数精度问题
weixin_39940344的博客
12-09 941
(下面是精度漏洞的问题-转自其它)从下面这段脚本体现出来：>>> x = 0.0>>> for i in range(10):x += 0.1print(x)0.10.20.300000000000000040.40.50.60.70.79999999999999990.89999999999999990.9999999999999999>>>...
python解决浮点数运算精度损失的方法
psm054712的博客
12-02 1759
python解决浮点数运算精度损失的方法
解决python计算精度丢失，以及实现各种保留小数位
weixin_56994016的博客
08-23 741
1、pandas读取数据后计算精度丢失2、实现四舍五入、四舍六入（银行家法则）、直接舍去（截取指定小数位）。
解决精度损失问题
07-15 2219
package com.tapi.esb.common.rule.logic;import java.math.BigDecimal;/** * TOPMathUtil * @author lubin * */ public class MathUtil { /** * 两个double相加，解决精度损失问题 * @param a * @param b
python精度损失问题如何产生？如何解决？
weixin_45687080的博客
09-26 1751
python精度损失问题 python精度损失的产生 计算机内部的加减乘除都是要把数字转化成为二进制实现的。那么，我们此处的浮点数，也要转换为二进制，才能进行计算。Python内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。 我们来看一个简单的例子。十进制1.1转换成二进制 1.10整数部分就是1，转换成二进制1（这里整数转二进制不再...
精度丢失
xl2015190026的博客
12-07 3342
自己一直纠结于浮点类型精度丢失问题，认为浮点类型的相等比较是不靠谱的，写代码时一直不太敢用，导致了很多不必要的麻烦以及WA，所以自己研究了一下。 首先上结论，就是说浮点类型的比较是靠谱的，两个浮点类型，各自保存在各自的空间里，它们所表示的数的大小都是固定的，一比较，大的就大，小的就小，相等的就相等的，不会不靠谱的。 不靠谱的是精度损失。比如说一个浮点数，保存在一个浮点类型里面。浮点数表
python 精度问题丢失_python – 为什么在乘以整个整数时会丢失精度？
weixin_39840635的博客
12-09 658
您正在使用真正的除法运算符/进行除法,这将始终产生浮点值.改为使用floor division来获取整数结果：>>> a = 313585730727764141482831584863>>> b = a*2>>> c = b // 2>>> a == cTrue您的计算机硬件无法以所需的精度处理浮点值.另一种方法是使用dec...
python 精度问题整理
funnyPython的博客
03-27 961
项目上线了两周多，一直没有问题。今天突然出问题了，查了一下代码，代码是这样的 >>> a = 7046359232 >>> int(a)//1000000 *0.01 这个代码主要是为了解决舍去四舍五入的问题，在python3里面运行是会出现精度问题的。 解决办法： result = "%.2f" % (int(a) // 1000000 * 0.01) ...
Python--pycharm导出来的精度和损失，用plt绘制，并保存到本地
weixin_42630613的博客
06-24 2959
fp=open(r"D:\\deepshare\\paper_new\\03GoogLeNet\\C_GoogLeNet\\MyCodes\\model_Weight.txt") # 载入精度或者损失值 train_curve=[] for linea in fp.readlines(): # linea = linea.strip('\n') linea=linea.split(",") train_curve.append(linea[0]) fp.close() .
控制python数据框的数据精度
Einsam0的博客
10-12 1393
需要从python连数据库提取数据的转为数据框，之前也博文也写过如何将数据库数据转为数据框。 有一个问题是，原数据库的数据是保留15位小数的数据，例如：20.000000000000000，但是如果转为pd.DataFrame后，就只有六位小数。 这是因为在数据框中默认的精度是一个固定值，现在不希望会损失，可以设置数据框的精度。 pd.set_option('precision', n...
python精度丢失_double类型计算精度丢失问题及解决方法
weixin_28738983的博客
12-23 2881
public class Test{public static void main(String [] args){System.out.println(0.06+0.01);System.out.println(1.0-0.42);System.out.println(4.015*100);System.out.println(303.1/1000);}}输出0.0699999999999999...
Python3 浮点数精度问题
haeasringnar的博客
04-29 8691
''' 很多语言中都有浮点数数据精度的问题，Python中也是 例如：0.1 + 0.2 应该等于0.3 但结果 事实上是 0.30000000004 首先说原因： 1、小数转换成二进制的方法：将小数部分先乘以2，记录整数部分，然后将得到的结果的小数部分乘以2，记录整数部分，直到乘法得到的结果是整数1时停止。 实例：0.1的二进制计算方法如下 0.1*2=0.2 ...
如何解决Python中的小数计算出现精度损失的问题？
最新发布
10-21
在Python中，由于浮点数的二进制表示可能会导致精度丢失，特别是在进行一些复杂的数学运算时。这通常发生在无法精确地用二进制表示十进制的小数值时。为了解决这个问题，可以采取以下几种策略： 1. 使用`decimal`模块：这个内置模块提供了高精度的十进制算术，非常适合处理需要精确小数计算的情况。例如，你可以导入`Decimal`类并指定所需的精度。 ```python from decimal import Decimal # 创建一个Decimal对象并指定小数位数 precision = 10 x = Decimal('0.1').quantize(Decimal('0.0000000001'), rounding=ROUND_HALF_UP) ``` 2. 避免直接操作浮点数：尽可能避免直接相加减乘除浮点数，尤其是在进行涉及循环或递归的计算时。如果需要精确比较，可以设置一个合理的误差范围。 3. 使用`math.isclose()`函数：这个函数可以判断两个浮点数是否足够接近，而不是精确相等。 ```python import math a = 0.1 + 0.2 b = 0.3 if math.isclose(a, b): print("近似相等") ```
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值