一、浮点数 a):float类型又被称作单精度类型,尾数可以精确到7位有效数字,在很多情况下,float类型的精度很难满足需求。 b):double表示这种类型的数值精度是float类型的两倍,又被称作双精度,绝大部分应用程序都采用double类型。 二、浮点数的表述范围 ...
详细的原理在IEEE 浮点数标准 小数以二进制形式表示时的有穷性导致的, 这不是Python的问题,而是实数的无限精度跟计算机的有限内存之间的矛盾 计算机的内存 cpu寄存器等等这些硬件单元都是有限的,只能表示有限位数的二进制位,因此存储的二进制小数就会和实际转换而成的二进制数有一定的误差。 你可以试着将 . 转化为二进制表示,也将出现一个循环小数。 实际上,大多数情况下,小数在计算机中是以一种 ...
2017-10-07 13:53 0 3216 推荐指数:
一、浮点数 a):float类型又被称作单精度类型,尾数可以精确到7位有效数字,在很多情况下,float类型的精度很难满足需求。 b):double表示这种类型的数值精度是float类型的两倍,又被称作双精度,绝大部分应用程序都采用double类型。 二、浮点数的表述范围 ...
在python中使用浮点数运算可能会出现如下问题 输出的结果是 原因如下: 出现上面的情况,主要还是因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 ...
测试程序 我们知道,浮点数运算存在舍入误差。在某些特殊的情况下,舍入误差还可以累计到非常大的地步。让我们来看一下测试程序吧: 在这个程序中: 第 19 行通过 while 循环不断进行累加: z += z / 2 - w; 。w 是不变的,而 z 是通过不断累加而增大 ...
Python的浮点数损失精度问题(转) 一个简单的面试题: >>>0.1+0.1+0.1 0.2 >>>0.1+0.1+0.1 0.30000000000000004 >>> ...
Python numpy 浮点数精度问题 在复现FP(fictitious play, Iterative solution of games by fictitious play-page393)算法的时候,迭代到中间发现没法复现paper里的结果,发现是numpy矩阵运算浮点数精度的问题 ...
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. 存储结构 计算机存储浮点数采用IEEE754标准,其结构为: 数符s:0表示该数为正,1表示该数为负。占1bit大小。 阶码e:采用移码表示,即加上了一个固定的偏移。阶码全为1表示无穷大。 尾数f:尾数数值最高位1被隐藏,所以实际的尾数数值为1.f ...
在我刚接触编程的时候, 那时候面试小题目很喜欢问下面这几类问题 1' 浮点数如何和零比较大小? 2' 浮点数如何转为整型? 然后过了七八年后这类问题应该很少出现在面试中了吧. 刚好最近我遇到线上 bug, 同大家交流 ...