详细的原理在IEEE 754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 ...

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 ...

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 ...

（转）Java浮点数float，bigdecimal和double精确计算的精度误差问题总结 1、float整数计算误差 案例：会员积分字段采用float类型，导致计算会员积分时，7位整数的数据计算结果出现误差。 原因：超出float精度范围，无法精确计算。 float ...

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 ...

这套规则，就可以理解浮点数的范围和误差从何而来。 IEEE754的初标准在1985年发布，也是现在广 ...

问题出现 问题分析 　　对于浮点数的四则运算，几乎所有的编程语言都会有类似精度误差的问题，只不过在 C++/C#/Java 这些语言中已经封装好了方法来避免精度的问题，而 JavaScript 是一门弱类型的语言，从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型，所以精度误差 ...