浮點數python默認是17位精度，也就是小數點后16位(16位以后的全部四舍五入了)，雖然有16位，但是這個精度越往后越不准. 如果有特殊需求，需要更多的精度，可以用decimal模塊，通過更改其里面getcontext()函數里面的prec參數，來決定你想要的浮點數精度。 ...

這個代碼是借鑒其他作者的BigInteger計算方案，然后自己進行改動，使其能夠計算浮點數的+-*/四則運算，並且支持int數作為冪數計算一個浮點數的乘方，接口都是重載的運算符，通過加載.h文件，定義BigFloat對象，就可以進行計算，由於使用的是vector進行存儲和計算，所以計算的精度很高 ...

目錄 概述 浮點數運算的“鍋” 任意精度數學函數 常用數值處理方案 舍去法取整(向下取整) 進一法取整(向上取整) 普通四舍五入法 銀行家舍入法 數值格式化(千位分組) 擴展 MySQL ...

Python中，浮點數運算，經常會碰到如下情況: 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 ...

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 ...

一、前方有坑 php在使用加減乘除等運算符計算浮點數的時候，經常會出現意想不到的結果，特別是關於財務數據方面的計算，給不少工程師惹了很多的麻煩。比如今天工作終於到的一個案例： $a = 2586; $b = 2585.98; var_dump($a-$b); 期望的結果是 ...