reprlib 模块提供了一个定制化版本的 repr() 函数,用于缩略显示大型或深层嵌套的容器对象
模块 reprlib 提供了一份定制的 repr(),用于简洁 地展示各种大的或者多层嵌套的容器变量:
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-bc.html
0.1 + 0.2 == 0.3 结果竟然为 False ?不知道大家第一次见到这个场景作何感想,反正我是有点怀疑人生,为什么会产生这样的结果呢,看我娓娓道来。
从小我们就知道 0.1 + 0.2=0.3。但是,在光怪陆离的计算世界中,运算方式却大相径庭。
任何一个学过小数点运算的拥有小学数学水平的人,都应该知道 1.0-0.9=0.1。然而当你把这个问题抛给可以计算出圆周率小数点后上百位、拥有超强算力的计算机的时候,结果总是非常迷。
我们先来看一个不可思议的错误:1.2-1.0=0.19999999999999996
做小数的相加减问题是,出现了浮点运算不准的情况,看来都说解释型语言对于浮点运算都会有问题的说法是真的。
返回 x 的阶乘,如果 x 不是整数或为负数时则将引发 ValueError。看下示例:
cuDF (Pandas GPU 平替),用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
本文选自 Python 的官方文档。它列举了 27 个设计及历史的问题,其中有些问题我曾经分享过,例如为什么使用显式的 self、浮点数的问题、len(x) 而非 x.len() 等等。大部分的回答很简略精要,适合在空闲之余翻阅。建议你先收藏起来,随时查看,温故知新。
Guido van Rossum 认为使用缩进进行分组非常优雅,并且大大提高了普通 Python 程序的清晰度。大多数人在一段时间后就学会并喜欢上这个功能。
https://docs.python.org/zh-cn/3.7/faq/design.html
《深入理解计算机系统》前两章主要介绍了无符号整数和补码表示的整数的特点和运算,以及浮点数表示和运算。这些知识有助于了解计算机系统中数与计算机指令的关系,为编程提供基础。
我们从小就被教导说0.1+0.2=0.3,但是在奇妙的计算机编程世界里面,事情变得不一样了。
本题考查的是计算机的浮点运算知识点。不仅是 python 语言,其他的编程语言也面临同样的问题:在进行浮点运算的时候,10 进制表示方式会丢掉它的精度,造成运算结果与实际结果不符合。
看到豌豆花下猫在 Python 猫公众号推的这篇文章,虽说是从文档里节选的,但是对深入学习Python很有价值,也推荐给大家。
如果你是初学者,可能对函数不太了解,没关系,你先了解它的组成部分和作用就可以了,后面函数会详细说明。
float和double数据类型对金融计算(甚至是军事用途)都是有害的,永远不要用它们来进行货币计算。如果精度是您的需求之一,那么使用BigDecimal。
其实这些结果都并非语言的 bug,但和语言的实现原理有关, js 所有数字统一为 Number, 包括整形实际上全都是双精度(double)类型。
近年来,计算密集型的人工智能任务推动了各种用于高效运行这些强大的新型系统的定制化硬件的出现。我们采用浮点运算来训练深度学习模型,如 ResNet-50 卷积神经网络。但是,由于浮点数十分消耗资源,真正部署的人工智能系统通常依赖于使用 int8/32 数学运算的少数几个流行的整型量化技术。
上一章我们简单介绍了IEEE浮点标准,本次我们主要讲解一下浮点运算舍入的问题,以及简单的介绍浮点数的运算。
昨天微信群里在讨论金额计算及存储的话题,今天特来结贴一下。 经典的精度丢失问题 Java中的类型float、double用来做计算会有精度丢失问题,下面来看下面的示例。 public static void main(String[] args) { test1(); test2(); } private static void test1() { double totalAmount = 0.09; double feeAmount = 0.02; doubl
违反直觉的事实 计算机之所以叫"计算"机就是因为发明它主要是用来计算的,"计算"当然是它的特长,在大家的印象中,计算一定是非常准确的。但实际上,即使在一些非常基本的小数运算中,计算的结果也是不精确的。 比如: float f = 0.1f*0.1f; System.out.println(f); 这个结果看上去,不言而喻,应该是0.01,但实际上,屏幕输出却是0.010000001,后面多了个1。 看上去这么简单的运算,计算机怎么会出错了呢? 简要答案 实际上,不是运算本身会出错,而是计算机根本就不能
之前陆陆续续写了很多架构、设计、思想、组织方向的文字,突然感觉到有些厌烦。因为笔者不断看到有些程序员“高谈阔论、指点江山”之余,各种定律、原则、思想似乎都能信手拈来侃侃而谈,辩论的场合就更喜欢扯这些大旗来佐证自己的"金身"。殊不知,这些人的底座脆弱到不堪一击,那些“拿来”的东西都是空中楼阁罢了。优秀程序员区别于其他的一项重要指标,就是基础知识的底蕴足够强大。靠看靠学靠实战靠日积月累,绝无捷径。
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decimal 模块:decimal意思为十进制,这个模块提供了十进制浮点运算支持
这篇是精度问题的最后一篇,要是想看前面的,请看微信历史记录。 做前端的都感觉JS这语言巨坑无比,兼容性让你摸不到头脑,甚至还会让你脱发。一些初学者遇到: 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 都会觉得这JS太TM坑了,一个小数计算都不会。可是我想说,这"锅"JS不背!其实和JS采用的数值存储 IEEE754 规范有关,所有采用此规范的语言都会有此问题并不是JS的"锅"。 IEEE754 IEEE浮点数算术标准(IEEE 754)是最广泛使用的浮点数运算标准,为许多CPU与浮点运算器
在工作中,谈到有小数点的加减乘除都会想到用BigDecimal来解决,但是有很多人对于double或者float为啥会丢失精度一脸茫然。还有BigDecimal是怎么解决的?话不多说,我们开始。
上篇博文 引出了“硬币模型”,从“抛硬币”的角度描述了计算机数据的最本质属性。同时也介绍了为若干硬币赋予现实意义、实现更多数据展示的基本思路。
前言:在工作中,谈到有小数点的加减乘除都会想到用BigDecimal来解决,但是有很多人对于double或者float为啥会丢失精度一脸茫然。还有BigDecimal是怎么解决的?话不多说,我们开始。
最近做的项目中时刻看到时间戳用BCD[xx]来定义,那么针对这种定义,究竟代表什么意思,如何来使用呢,本节来阐述BCD码与其他进制转换以及在笔试当中,会碰到进制转换问题,放在C/C++中,又究竟如何操作,本文来逐个攻破!
上一章学习了二进制数与其他进制数之间的转换还有数字在计算机里的存储方式,接下来了解数据的编码格式等知识点。
纳尼,不应该是0.1么,怎么变成0.09999999999999998呢?这就要从ECMAScript标准讲起了。
Java是一种强类型语言,每个变量都必须声明其数据类型。Java的数据类型可分为两大类:基本数据类型(primitive data type)和引用数据类型(reference data type)。 Java中定义了**3类8种基本数据类型** 数值型- byte、 short、int、 long、float、 double 字符型- char 布尔型-boolean 整型用于表示没有小数部分的数值,它允许是负数。整型的范围与运行Java代码的机器无关,这正是Java程序具有很强移植能力的原因之一。与此相反,C和C++程序需要针对不同的处理器选择最有效的整型。 Java 语言整型常量的四种表示形式 十进制整数,如:99, -500, 0 八进制整数,要求以 0 开头,如:015 十六进制数,要求 0x 或 0X 开头,如:0x15 二进制数,要求0b或0B开头,如:0b01110011
在 Java 中,浮点运算指的是对浮点数进行加减乘除等基本运算操作。Java 提供了两种浮点类型:float 和 double。
大多数计算机使用 8位 (1byte) 作为最小的可寻址的内存地址 机器级程序将内存视为一个非常大的字节数组,称为 虚拟内存 内存的每个字节有唯一标识,称为 地址,所有可能地址的集合称位 虚拟地址空间
已经很久没有写技术文章了,脑袋瓜有点生锈,写的不好别见怪,今天就是想带点干货给大家分享一下。文章的内容有一点点难度,不过基本都是计算机组成原理的知识,算是温故而知新吧!
变量像一个指针指向装变量值的盒子,对不可变类型来说,你无法改变盒子内容,但可以将指针指向一个新盒子,每次将另外的数字赋给变量时,实际上是创建了一个新的对象并把它赋给变量
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第8章 DSP定点数和浮点数(重要) 本期教程主要跟大家讲解一下
var pi=3.14; // 使用小数点 var x=34; // 不使用小数点
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