float出现精度丢失

最新推荐文章于 2025-03-10 06:30:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-03-10 06:30:00 发布 · 299 阅读

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真真正正的明白了double和float的区别

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C#的String转换成float防止精度丢失问题

谁为拨动染血的时空苍穹

09-19

3395

1、精度问题： float x = float.Parse(s); 在提交小数的时候会出现精度丢失问题, 如果是0.5则没有问题数据库中也是0.5,但是提交其他小数像 0.2 0.6 就会出现问题,数据库中是0.20000000298023224 0.60000002384185791 之类的数据,后来在网上查了一些资料 f loat:浮点型，含字节数为4，32bit，数值范围为-3.4E38~3.4E38（7个有效位） double:双精度实型，含字节数为8，64bit数值范围-

float、double -- 精度丢失问题

qq_37233070的博客

03-15

1589

float、double – 精度丢失问题在 C#、java 中很常见。

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float计算丢精度_浮点型数据丢失精度的原因

weixin_28695537的博客

02-01

1274

ackage test1;public class Test2 {/*** @param args*/public static void main(String[] args) {Float xx = 2.0f;Float yy = 1.8f;Float tt = xx - yy;System.out.println("tttttt-----" + tt);}}果然输出结果是: tttttt--...

float类型精度损失问题

小_鱼的专栏

06-10

2637

float范围为： 32 3.4E–038～3.4E+038 double范围为： 64 1.7E–308～1.7E+308 #include #define EPSILON 0.0001 // Define your own tolerance#define FLOAT_EQ(x,v) (((v - EPSILON) int main() {

float,double等精度丢失问题

demonwang1025的博客

07-11

577

面试的时候遇到了这个问题，只知道精度会丢失，但是不知道为何会丢失，在这里做个记录。问题提出：12.0f-11.9f=0.10000038，”减不尽”为什么？

float精度丢失的问题

weixin_30820151的博客

02-28

259

在做IPTV的时候，遇到以下这个问题：现有一个float型数据，以下代码打印输出： float n = 40272.48f; System.out.println(new Double(n * 100).intValue()); //输出结果如下： 4027248 当修改数据n为40272.49，并保存到数据库时发现，数据库的值依然为40272.48，突然想到这可能...

float精度丢失问题

xjb写写

04-17

3032

本来印象中float只是小数精度不够，最近项目中遇到一些问题，发现float能表示的整数范围也很小。于是重新学习了下float的存储问题，记录如下。项目中遇到的问题：有一个float类型的变量，需要不断地+1。在加到一个八位数的数字后，该变量+1后与执行+1前输出的结果相同。即整数部分出现了精度不够。代码说明： #include<iostream> #include<io...

解决java数值范围以及float与double精度丢失的问题

08-30

解决java数值范围以及float与double精度丢失的问题 Java中的数值范围和浮点数精度问题是许多开发者经常遇到的问题。下面我们将详细探讨Java中的数值范围、float和double类型的精度问题，并且提供解决方案。一、...

Java 浮点型（Double,Float）精度丢失解决方案

wantnrun的专栏

07-11

544

前言最近公司某小伙子做了一个商城的微信支付相关的接口，其中包含退款，在测试过程中发现部分单据没有退款，微信支付提示退款金额跟支付金额不匹配（大于支付金额），检查数据库和调试过程中，发现商品的单价和手工计算出来的总价是跟订单金额匹配的，实在无法确认问题原因最终bug转向我来排查，于是有了此文排查由于手工计算出来的金额跟实际支付的金额是能匹配上的，所以一开始我以为是订单已经进行了部分退款，再次全部退款的话肯定会被微信阻止，因为这样的话就会出现超退。第一步：是否已经部分退款去微信支付平台排查是否有退款，

关于float丢失精度

fb_help的专栏

07-30

3829

关于float丢失精度在实际中遇到一个问题：当float类型的一个数的整数部分特别大时，如4399670.00在计算时，这个数只保留两位小数，此时，这个数参加运算时，就会丢失小数级别的精度。0.15，0.25会被当做0.00。这是因为整数部分太长，float只占4个字节所造成的。此时，把计算相关的类型换成double即可。代码： float X = 0; doub...

float丢失精度的问题

猫哥

01-24

1300

一直以为丢失精度是丢失小数点后的值，其实不是，小数点前的值也会丢失，比如下面的代码， int a = 1234567890; float b = (float)a; int c = (int)b; 将int转为float，再转回int，数据就不对了。 a = 1234567890 b = 1.23457e+009 c = 1234567936

关于浮点型数据精度丢失的探究

DCSnail-蜗牛

04-30

9402

最近接手了一个新的项目, 项目中也涉及到了关于小数的计算, 项目中也并不是使用的Decimal来计算的, 所以又发现了浮点数据精度不准确的问题。

float精度丢失问题详解

huxiaodong1994的博客

08-29

4386

今天运行一个程序，发现一个很有意思的情况，可以看到代码如下所示 public static void main(String[] args) { float a = 1; for (int i = 0; i<20000000; i++) { a++; } System.out.println(a); } public static void main(String[] args) { floa

计算误差的真相：为什么 float 加法会出现精度损失？

Lion_Long的博客

06-26

4024

float（浮点数）是一种在计算机编程中常用的数据类型，它用于表示带小数点的数字。在大多数编程语言中，float类型通常使用32位来表示，也被称为“单精度浮点数”或“单精度实数”。它可以表示的数值范围比整数类型要大得多，并且可以存储小数位数较多的数值。在C++、Java等语言中，float类型的定义通常如下：需要注意的是，在Java中赋值给float类型的数值后面必须加上字母“f”，否则会被默认为double类型。

float 精度_float相加产生精度损失的原因是什么？

weixin_39626162的博客

11-22

289

float f0 = 0.021f; float f1 = 0.022f; out.println(f0); out.println(f1); out.println(f0 + f1); 结果： 0.021 0.022 0.042999998 为什么不是0.043?Java Float类型减法运算时精度丢失问题www.blogjava.netpackage test1;public class...

浮点数精度丢失

最新发布

lliwenchuang的博客

03-10

2284

计算机用存储浮点数，而人类常用的是十进制。某些十进制小数无法精确转换为二进制，就像 1/3 在十进制中无法精确表示（0.3333...）一样。

Float精度丢失处理方法

wujian_csdn_csdn的博客

05-09

2036

项目开发过程中，有很多涉及到金额、款项类的输入框，前端输入后传递到后端接收，很多时候直接用Float，Double类型接收，数值不是很大时候没问题，精度不会出错，但是一般数值过大就会出现小数点精度丢失，原理应该是跟Float，double类型的底层存储位数有关系，本文介绍java中如何处理此类问题！处理方法是后台用 java.math.BigDecimal类型的参数接收，不要使用Float，Double类型，BigDecimal会将前端传递的参数精准的接收，在直接入库就可以啦！还有就是在后端项目涉及数

使用浮点型数据（float/double）会出现精度丢失问题的解决

lcb9354的博客

09-02

3575

一、使用BigDecimal解决精度丢失问题第一步：把float/double类型的转为BigDecimal类型 //把float/double类型的转为BigDecimal类型 BigDecimal bigDecimal = BigDecimal.valueOf(db); //方式二：Double.toString(db) 把Double变为String //BigDecimal bigDecimal1 = new BigDecimal(Double.toString(db)); 第二

float计算精度丢失如何避免

01-16

### 浮点数运算中的精度问题及其解决方案 #### 使用 `decimal` 模块提高精度为了处理 Python 中浮点数的精度问题，可以使用内置的 `decimal` 模块来替代默认的浮点数表示法。该模块提供了更高精度的小数值，并允许指定有效位数。 ```python from decimal import Decimal, getcontext getcontext().prec = 6 # 设置全局精度为6位小数 result = Decimal('2.01') + Decimal('3.02') print(result) # 输出: 5.03 ``` 通过这种方式能够有效地避免由于二进制转换带来的舍入误差[^1]。 #### 应用近似比较而非严格等于判断当涉及浮点数之间的逻辑判定时，不宜直接采用等号 (`==`) 进行绝对意义上的相等测试；相反地，应该考虑设定一个小范围内的容差值来进行相对接近度检验： ```python def is_close(a, b, rel_tol=1e-9): """ 判断两个浮点数是否足够接近 """ return abs(a-b) <= max(rel_tol * max(abs(a), abs(b)), 1e-15) # 示例调用 is_equal = is_close(2.01 + 3.02, 5.03) print(is_equal) # True 或 False 取决于实际差异程度 ``` 这种方法可以在大多数情况下提供合理的准确性而不必担心底层硬件实现细节所引起的细微差别[^2]。 #### 预防措施与最佳实践建议为了避免因浮点数计算而导致意外的结果，在编写程序之初就应当采取一系列预防性的策略： - 尽量减少不必要的浮点数四则混合运算次数； - 对输入数据做预处理，如标准化单位、扩大倍率后再缩小等方式间接提升最终结果的有效数字长度； - 明确知晓目标平台对于IEEE标准的支持情况以及可能存在的局限性； - 当确实需要高精度算术支持的时候优先选用专门设计用于此目的库函数或工具类[^3]。