一、浮點數 a):float類型又被稱作單精度類型,尾數可以精確到7位有效數字,在很多情況下,float類型的精度很難滿足需求。 b):double表示這種類型的數值精度是float類型的兩倍,又被稱作雙精度,絕大部分應用程序都采用double類型。 二、浮點數的表述范圍 ...
詳細的原理在IEEE 浮點數標准 小數以二進制形式表示時的有窮性導致的, 這不是Python的問題,而是實數的無限精度跟計算機的有限內存之間的矛盾 計算機的內存 cpu寄存器等等這些硬件單元都是有限的,只能表示有限位數的二進制位,因此存儲的二進制小數就會和實際轉換而成的二進制數有一定的誤差。 你可以試着將 . 轉化為二進制表示,也將出現一個循環小數。 實際上,大多數情況下,小數在計算機中是以一種 ...
2017-10-07 13:53 0 3216 推薦指數:
一、浮點數 a):float類型又被稱作單精度類型,尾數可以精確到7位有效數字,在很多情況下,float類型的精度很難滿足需求。 b):double表示這種類型的數值精度是float類型的兩倍,又被稱作雙精度,絕大部分應用程序都采用double類型。 二、浮點數的表述范圍 ...
在python中使用浮點數運算可能會出現如下問題 輸出的結果是 原因如下: 出現上面的情況,主要還是因浮點數在計算機中實際是以二進制保存的,有些數不精確。比如說: 0.1是十進制,轉化為二進制后它是個無限循環的數 ...
測試程序 我們知道,浮點數運算存在舍入誤差。在某些特殊的情況下,舍入誤差還可以累計到非常大的地步。讓我們來看一下測試程序吧: 在這個程序中: 第 19 行通過 while 循環不斷進行累加: z += z / 2 - w; 。w 是不變的,而 z 是通過不斷累加而增大 ...
Python的浮點數損失精度問題(轉) 一個簡單的面試題: >>>0.1+0.1+0.1 0.2 >>>0.1+0.1+0.1 0.30000000000000004 >>> ...
Python numpy 浮點數精度問題 在復現FP(fictitious play, Iterative solution of games by fictitious play-page393)算法的時候,迭代到中間發現沒法復現paper里的結果,發現是numpy矩陣運算浮點數精度的問題 ...
本篇討論的現象可以從下面這段腳本體現出來: >>> x = 0.0 >>> for i in range(10): x += 0.1 print(x) 0 ...
1. 存儲結構 計算機存儲浮點數采用IEEE754標准,其結構為: 數符s:0表示該數為正,1表示該數為負。占1bit大小。 階碼e:采用移碼表示,即加上了一個固定的偏移。階碼全為1表示無窮大。 尾數f:尾數數值最高位1被隱藏,所以實際的尾數數值為1.f ...
在我剛接觸編程的時候, 那時候面試小題目很喜歡問下面這幾類問題 1' 浮點數如何和零比較大小? 2' 浮點數如何轉為整型? 然后過了七八年后這類問題應該很少出現在面試中了吧. 剛好最近我遇到線上 bug, 同大家交流 ...