可以将小数点前面的1省略,所以23bit的尾数部分,可以表示的精度却变成了24bit,道理就是在这里,那24bit能精确到小数点后几位呢,我们知道9的二进制表示为1001,所以4bit能精确十进制中的1位小数点,24bit就能使float能精确到小数点后6位,而对于指数部分,因为指数可正可负,8位的指数位能表示的指数范围就应该为:-127...
在Python中 float 类型默认存储双精度浮点数(也就是其他语言中的 double ),可一表达16到17位浮点数。 >>> 1/3 0.3333333333333333 >>> 0.1234567890123456789 0.12345678901234568 从实现方式上来看,浮点数是以二进制的方式来存储十进制数的近似值。这就可能导致执行的结果与预期不符合,造成不一致缺陷。所以,在对精度...
>>> float.fromhex('0x1.8p+1') == float.fromhex('0x3.0p+0')True 一般我们用十六进制科学计数法来表示 3.0 这个数时,都会这么写“0×3.0p+0”。但是 Python 会这么写“0×1.8p+1”,即“1.1000”小数点右移一位变成“11.000”——确实还是 3.0 。就是因为这个 1 是直接遗传自二进制格式的。而我一...
对于float32（单精度）来说，表示尾数的为23位，除去全部为0的情况以外，最小为2-23，约等于1.19*10-7，所以float小数部分只能精确到后面6位，加上小数点前的一位，即有效数字为7位。同理float64（单精度）的尾数部分为52位，最小为2-52，约为2.22*10-16，所以精确到小数点后15位，加上小...
1、浮点数精度问题 在上一篇博客【Python】字符串 ③ ( Python 字符串格式化 | 单个占位符 | 多个占位符 | 不同类型的占位符 )中 , 拼接字符串中 , float 浮点类型出现如下情况 , 小数点后有 6 位 ; 代码示例 : 代码语言:javascript 复制 # 不通过类型的占位符 ...
首先,在真实世界中极少有东西需要计算到小数点后17位(float提供17位的精度),因此在计算中引入的微小误差不足挂齿;其次,原生的float浮点数运算性能要快许多——如果要执行大量计算,性能问题就显得很重要了。 在使用float类型时,我们同样还需要对类似相减抵消(substraction cancellation)以及把大数和小数加载一起的情况多...
本文将对比Python中常用的float类型和Decimal模块,讨论它们在精度、性能和适用性方面的不同,并提供选择它们的实际建议。 float类型的准确性问题 在Python中,float类型基于IEEE 754标准,并使用64位来表示浮点数。然而,由于float在内部使用二进制表示法,它无法精确表示一些十进制小数。例如,0.1在二进制表达中是一个无限...
对于float32（单精度）来说，表示尾数的为23位，除去全部为0的情况以外，最小为2-23，约等于1.19*10-7，所以float小数部分只能精确到后面6位，加上小数点前的一位，即有效数字为7位。同理float64（单精度）的尾数部分为52位，最小为2-52，约为2.22*10-16，所以精确到小数点后15位，加上...
float，每个浮点型占8个字节（64位），完全遵守IEEE754号规范（52M/11E/1S）,其中52个位用于表示底，11个位用于表示指数（可表示的范围大约是±10**308.25），剩下的一个位表示符号。这看上去相当完美，然而，实际精度依赖于机器架构和创建Python解释器的编译器。浮点型值通常都有一个小数点和一个可...