舍入误差:在浮点数运算中,计算结果可能需要舍入到最接近的可表示浮点数。这个舍入过程会引入舍入误差,从而导致结果不精确。 运算顺序的影响:浮点数运算的顺序会影响最终的结果。由于浮点数运算是一个逐步逼近的过程,运算顺序的不同可能导致结果的不同。 机器精度的限制:计算机使用有限的位数来表示浮点数,这就限制了...
浮点精度运算不精确的原因在于计算机内部使用二进制存储数值时的转换过程。十进制与二进制之间转换时，十进制的小数部分往往无法精确地被二进制表示，导致在计算机存储与运算时出现精度损失。以2.1这个十进制数为例，其二进制表示为无限循环的小数部分，即10.0001100110011...，由于计算机内存有限，只能截取这...
浮点运算很少是精确的,只要是超过精度能表示的范围就会产生误差。往往产生误差不是 因为数的大小,而是因为数的精度。因此,产生的结果接近但不等于想要的结果。尤其在使用float和double作精确运 算的时候要特别小心。可以考虑采用一些替代方案来实现。如通过String结合BigDecimal或 者通过使用long类型来转换。
浮点数的运算有时会产生近似值而不是精确值,尤其是在涉及比较操作或者多次计算后,可能会导致原本相等的两个数在浮点计算后不再严格相等。 总之,由于上述原因,在进行浮点数运算时,特别是涉及到一些不能精确用二进制表示的十进制小数,以及多次运算后的累积误差,就可能出现精度丢失的问题。这在金融、科学计算等领域尤其...
为什么浮点精度运算会有问题 我们平常使用的编程语言大多都有一个问题——浮点型精度运算会不准确。比如 1. double num = 0.1 + 0.1 + 0.1; 2. // 输出结果为 0.30000000000000004 3. double num2 = 0.65 - 0.6; 4. // 输出结果为 0.05000000000000004 ...
原因:超出float精度范围,无法精确计算。 float和double的精度是由尾数的位数来决定的。浮点数在内存中是按科学计数法来存储的,其整数部分始终是一个隐含着的“1”,由于它是不变的,故不能对精度造成影响。 float:2^23 = 8388608,一共七位,这意味着最多能有7位有效数字,但绝对能保证的为6位,也即float的精度...
float和double的精度是由尾数的位数来决定的。浮点数在内存中是按科学计数法来存储的,其整数部分始终是一个隐含着的“1”,由于它是不变的,故不能对精度造成影响。 float:2^23 = 8388608,一共七位,由于最左为1的一位省略了,这意味着最多能表示8位数: 2*8388608 = 16777216 。有8位有效数字,但绝对能保证...
==造成浮点数运算的误差主要有以下原因:== 二进制无法表达很多浮点数(除不尽) 在IEEE 754 中,浮点数的指数与尾数位有限,所以导致了更多的浮点数无法精确表示。 举例:IEEE 754 浮点数的尾数位为23位,如果有个浮点数需要25位才能精确表达,那么就会产生了精度错误的问题) ...
精度丢失原因 这个是计算机本身的问题,不止是python会有这个问题,所有语言都会有这个问题,遵循 IEEE 754 规范,采用双精度存储(double precision),占用64bit 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: ...
float:在进行3D游戏开发或图形运算时,坐标精度的损失是可以接受的,使用float可以优化内存占用和计算效率。 double:常用于科学计算、物理模拟以及天体运动等场景,能满足对数值范围和精度的要求。 decimal:金融及会计领域的首选,确保每一个小数的精度,避免因浮点数计算带来的错误。