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js浮点精度问题详解

前端数学库Math.js、Decimal.js和Big.js都是用于处理精确计算的JavaScript库。它们提供了更高精度的数学运算功能,解决了JavaScript中浮点精度问题。...Math.js还具有表达式解析和求值功能,可以处理复杂的数学表达式。Decimal.jsDecimal.js是一个专门用于高精度浮点数计算的JavaScript库。...它通过使用字符串来表示数字,避免了浮点数舍入误差。Decimal.js支持基本的四则运算、比较、取模等操作,并提供了各种格式化选项和精度控制。...Big.jsBig.js是另一个用于高精度计算的JavaScript库。它也使用字符串来表示数字,并提供了大整数和大浮点数的支持。...Big.js支持基本运算符、比较操作、取模运算等,并具有可配置的舍入模式和格式化选项。这些库都可以帮助开发人员在需要进行精确计算或处理大数字时避免浮点精度问题。

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    Python 浮点精度

    计算机在处理浮点数时会用二进制表示,遇到无法用二进制精确表示的十进制浮点数时便会根据精确度位数进行截断,Python 也不例外。...Python 精度 python 默认使用的是 double 精度浮点数在计算机中都是以二进制保存,当有无法精确表示的二进制数字时便会产生截断, 这就导致了在有限精度下,电脑为自己把精度范围外的小数...可以随时在 Python 环境下测试: 0.1+0.2 --> 0.30000000000000004 也就是说,如果你使用很精确的浮点数字计算的结果作为一个逻辑表达式时,可能会发生问题: 0.1...+ 0.2 == 0.3 --> False 问题原理 double 用64 个bit 位表示数据 有效精度位数是 52 位,那么当表示的小数用52bit 无法精确表示时便会截断 示例代码: import...解决方案 如果有需要更高精度计算的需求,可以继续提升有效 bit 位数。

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    【说站】js浮点精度丢失的问题及解决

    js浮点精度丢失的问题及解决 说明 1、在数学计算中,小数会有一定的误差,这是计算机本身的bug,不仅是js语言,其他语言也有这个问题。...console.log ( isNaN ( NaN ) );  //true     console.log ( isNaN ( 123 ) );  //false     //如果检测的数据不是number类型,js...(课后了解即可)number浮点数(小数)精度丢失     //小数在进行数学计算时,会有一定的误差,这是计算机本身的bug,不仅是js语言,其他语言也有这个问题     //解决方案:不要让两个小数比较大小...console.log ( 0.4 + 0.5 );   //0.9     console.log ( 1.1 - 0.2 );   //0.9000000000000001 以上就是js...浮点精度丢失的问题及解决,希望对大家有所帮助。

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    浮点精度问题透析:小数计算不准确+浮点精度丢失根源

    2.为何其他编程语言,比如java中可能没有js那么明显 3.大家在项目中踩过浮点精度的坑? 4.最后采用哪些方案规避这个问题的? 5.为何采用改方案?...再看到这几篇长文《JS 浮点数四则运算精度丢失问题 (3)》、《JavaScript数字精度丢失问题总结》、《细说 JavaScript七种数据类型》,略有所悟,整理如下: 这个问题并不只是在Javascript...浮点数丢失产生原因 JavaScript中的数字类型只有 Number 一种,Number 类型采用 IEEE754 标准中的 “双精度浮点数” 来表示一个数字,不区分整数和浮点数 (js位运算或许是为了提升...在java里面有BigDecimal库,js里面有big.js js-big-decimal.js。当然BCD编码就是为了十进制高精度运算量制。...JS数字精度丢失的一些典型问题 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 !

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    浮点精度问题透析:小数计算不准确+浮点精度丢失根源

    在知乎上上看到如下问题: 浮点精度问题的前世今生? 1.该问题出现的原因 ? 2.为何其他编程语言,比如java中可能没有js那么明显 3.大家在项目中踩过浮点精度的坑?...再看到这几篇长文《[ JS 基础 ] JS 浮点数四则运算精度丢失问题 (3)》、《JavaScript数字精度丢失问题总结》、《细说 JavaScript 七种数据类型》,略有所悟,整理如下: 这个问题并不只是在...浮点数丢失产生原因 JavaScript 中的数字类型只有 Number 一种,Number 类型采用 IEEE754 标准中的 “双精度浮点数” 来表示一个数字,不区分整数和浮点数 (js位运算或许是为了提升...在java里面有BigDecimal库,js里面有big.js js-big-decimal.js。当然BCD编码就是为了十进制高精度运算量制。...JS数字精度丢失的一些典型问题 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 !

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    浮点数的运算精度丢失

    解惑 其实这设计到了计算机的浮点数存储是以二进制进行存储的。...十进制的0.1,转换成二进制为:0.00011001 (再反转回十进制,就会发现精度的丢失了,十进制是:0.09765625) 十进制的0.2,转换成二进制为:0.00110011 (反转回十进制,为:...十进制 0.1+0.2=0.3 二进制 0.00011001+0.00110011=0.01001100 (转成十进制:0.296875) ---- 当然,计算机中存储的位数要比8位多,python浮点数占用...那么如何做这种精度的计算呢?其实很简单,精度丢失是小数才会有,只要转成整数,就不会有这个问题了。比如Python中: (1.0+2.0)/10 结果:0.3, 没毛病。...当然,这个0.3也不是精确的0.3,但会在显示过程进行精度转换,通过整数运算,避免了小数运算过程中的丢失精度问题。

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    C语言浮点精度缺失解决

    在百思不得其解下 ,我查阅各个文章都没有很好的 专门关于 浮点精度缺失 导致 预期结果 的文章 所以在此记录, 结果: 其实在C语言中浮点型是有误差的,会导致结果不一样, 比如我们不可以直接把两个浮点型用...= 比较的(注:只要是关于大小比较都不可以),因为小数位是不一样的,所以再等号上要比较浮点型解决方法是 abs(x-y) <1e-6 (小于则认为二者一样,否则不一样(大于或者小于,要得到具体去掉绝对值函数...abs()即可),因为两者差非常小,接近于0)其中在这里就把系统那一部分精度问题解决了,对于其他情况下举一反三。...对应原题例子: 比如这样一个情况 1/3 - 1/3 按照数学知识 应该为0 但如果在设置中精度不同, 如在不同精度下 结果会为 一个为0.3333333一个为0.3333那结果是0.0000333...就不为0, 那么如果此时判断语句为if Δ<0 就不能达到预期效果了,所以为了避免这种情况,解决办法: 设置一个足够小的值(一般情况用10e-6)当作0,使其作为浮点型之间判断大小的准则,就可以避免出现精度损失导致判断语句分支错误或达不到所要效果

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    关于JS浮点数计算精度问题解决方案

    由于接触JS不久,关于JS浮点数的计算更是之前没有用过,这次写JS项目发现的这个问题:0.1+0.2=0.3000000000004,为什么会出现这么奇怪的问题呢 ?...在网上找了一些资料,JS作为解释性语言,直接计算会有浮点精度丢失问题。 门弱类型语言的JavaScript ,从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型。 解决方案: 一....有种最简单的解决方案,就是给出明确的精度要求,在返回值的过程中,计算机会自动四舍五入,比如: var numA = 0.1; var numB = 0.2; alert( parseFloat((numA...在浮点数计算的时候,很多时候产生的都是这种极限数据,如果要精确进行整数转换,要放大的倍数过大。...,我们要把需要计算的数字乘以 10 的 n 次幂,换算成计算机能够精确识别的整数,然后再除以 10 的 n 次幂,大部分编程语言都是这样处理精度差异的,我们就借用过来处理一下 JS 中的浮点精度误差。

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    浮点数原理与精度损失问题

    写在前面 碰巧最近定义接口的时候碰到了浮点精度的问题,稍微整理了浮点数的一些知识点: 浮点数的底层表示 浮点数的精度损失问题 浮点数的表示范围和精度 小数的二进制表示 image.png 指数部分决定了数的大小范围...,有效数字部分决定了数的精度。...为了方便和float32浮点数做对比,我们构造一个32位精度的定点数,其中小数点固定在23bit处: ?...以0.2这个无法精确表示成二进制的浮点数为例: ? 因此十进制下的0.2无法被精确表示成二进制小数,这也是为什么十进制小数转换成二进制小数时会出现精度损失的情况。...浮点型表示精度和范围 image.png Reference [1] https://q.115.com/182920/T1268124.html [2] https://blog.csdn.net/u014470361

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    精度浮点数误差与消除方法

    不同精度的混合计算之间也会有截断,就比如一个float32单精度浮点数,符号占1位,指数占8位,尾数占23位。而一个float64双精度浮点数,符号占1位,指数占11位,尾数占52位。...那么问题就出现了,如果把一个双精度浮点数转换成一个单精度浮点数,就相当于舍弃了9位的有效数字,这就是做了一个截断。在一些特定的计算场景中,这种截断误差有可能会被累积,最终导致结果的错误。...Kahan求和公式 最简单的来说,要解决这个问题,只要把计算精度改用双精度浮点数就可以了。...但是使用双精度浮点数就意味着内存占用的翻倍,计算也会更加的耗时,而且有一些硬件可能根本就不支持使用双精度浮点数。这里还有一个方法,那就是Kahan求和公式。...可以看到,在使用了Kahan求和公式之后,虽然还是使用的float32单精度浮点数,但其实结果精度已经比普通的单精度计算高了两个量级。

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    double浮点数运算为啥会丢失精度

    1.浮点数是啥? 浮点数是计算机用来表示小数的一种数据类型,采用科学计数法。在java中,double是双精度,64位,浮点数,默认是0.0d。...float是单精度,32位.浮点数,默认是0.0f; 在内存中存储 ?...其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数;而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数,也即决定了浮点数的取值范围。...3.总结 看完上面,大概清楚了为啥浮点数会有精度问题。...浮点数达到一定大的数会自动使用科学计数法,这样的表示只是近似真实数而不等于真实数。当十进制小数位转换二进制的时候也会出现无限循环或者超过浮点数尾数的长度。

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