请考虑以下代码:
0.1 + 0.2 == 0.3 -> false
0.1 + 0.2 -> 0.30000000000000004
为什么会出现这些不准确之处？
在Python中,我如何解析数字字符串,如"545.2222"相应的浮点值,545.2222？或者将字符串解析为"31"整数,31？
我只是想知道如何将一个浮点数 解析str为a float,并且(单独)将一个int 解析str为一个int.
64位双精度可以精确地表示整数+/- 2 53
鉴于这一事实,我选择将double类型用作所有类型的单一类型,因为我的最大整数是无符号32位.
但现在我必须打印这些伪整数,但问题是它们也与实际双打混合在一起.
那么如何在Java中很好地打印这些双打？
我试过了String.format("%f", value),这很接近,除了我得到很多小值的尾随零.
这是一个示例输出 %f
232.00000000 0.18000000000 1237875192.0 4.5800000000 0.00000000 1.23450000
我想要的是:
232 0.18 1237875192 4.58 0 1.2345
当然,我可以编写一个函数来修剪这些零,但由于字符串操作,这会导致很多性能损失.我可以用其他格式代码做得更好吗？
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Tom E.和Jeremy S.的答案是不可接受的,因为它们都可以任意舍入到小数点后两位.请在回答之前先了解问题.
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请注意,String.format(format, args...)是区域设置相关的(见下面的答案).
以下代码显然是错误的.有什么问题？
i <- 0.1
i <- i + 0.05
i
## [1] 0.15
if(i==0.15) cat("i equals 0.15") else cat("i does not equal 0.15")
## i does not equal 0.15
可能重复:
C++中float的round()
我有一个双(称为x),意味着55,但实际存储为54.999999999999943157,我刚才意识到.
所以,当我这样做
double x = 54.999999999999943157;
int y = (int) x;
y = 54而不是55!
这困惑了我很久了.如何让它正确圆？
我经常遇到需要检查获得的差异是否高于机器精度的情况。似乎为此目的，R 有一个方便的变量：.Machine$double.eps. 但是，当我转向 R 源代码以获取有关使用此值的指南时，我看到了多种不同的模式。
以下是stats库中的一些示例：
t.test.R
if(stderr < 10 *.Machine$double.eps * abs(mx))
chisq.test.R
if(abs(sum(p)-1) > sqrt(.Machine$double.eps))
积分
rel.tol < max(50*.Machine$double.eps, 0.5e-28)
影响力
e[abs(e) < 100 * .Machine$double.eps * median(abs(e))] <- 0
原理图
if (any(ev[neg] < - 9 * .Machine$double.eps * ev[1L]))
等等。
10 *，100 *，50 *和sqrt()修饰？.Machine$double.eps用于调整因精度问题而导致的差异的指南？我认为 JavaScript 的松散相等运算符很好，让我可以将 Numbers 与 BigInts 进行比较：
42 == 42n // true!
所以我尝试了一个大于Number.MAX_SAFE_INTEGER. 我认为由于数字会自动四舍五入，因此我可能还必须四舍五入 BigInt 才能将它们视为相等：
9999999999999999 == 10000000000000000 // true - rounded to float64
9999999999999999 == 9999999999999999n // false - makes sense!
10000000000000000 == 9999999999999999n // false - makes sense!
9999999999999999 == 10000000000000000n // true - makes sense!
太好了，有道理——所以我尝试了另一个四舍五入的大数字：
18446744073709551616 == 18446744073709552000 // true - rounded to float64
18446744073709551616 == 18446744073709551616n // true?!
18446744073709552000 == 18446744073709551616n // true?!
18446744073709551616 == 18446744073709552000n // false?!
我在 Chrome、Safari …
我读过这个 - 为什么浮点数不准确？
因此,有时精度可以在浮点数中改变,因为它的表示风格(带有指数和尾数的科学记数法).
但是如果我将一个整数值转换为double,是否有机会在Java中稍微改变double的精度？
我的意思是,
int i = 3;
double d = (double) i;
System.out.println(d);
我得到的输出3.0正如我所料.
但是,有没有机会像3.000001Java中的双重表示风格那样进行精确更改？
numpy的round int似乎与它处理xxx.5的方式不一致
In [2]: np.rint(1.5)
Out[2]: 2.0
In [3]: np.rint(10.5)
Out[3]: 10.0
1.5向上舍入而10.5向下舍入.是否有一个原因？它只是和浮动不准确的神器？
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有没有办法获得所需的功能,其中n.5被四舍五入,即n = 1或n = 1的n + 1？
鉴于C代码:
#include <math.h>
#include <stdio.h>
int main(){
int i;
double f=log(2.0)/log(pow(2.0,1.0/2.0));
printf("double=%f\n",f);
printf("int=%d\n",(int) f);
}
我得到输出:
double=2.000000
int=1
f显然至少是2.0.为什么施法值不是2？