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这篇文章主要介绍“Golang处理浮点数遇到的精度问题怎么解决”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“Golang处理浮点数遇到的精度问题怎么解决”文章能帮助大家解决问题。
浮点数,是属于有理数中某特定子集的数的数字表示,在计算机中用以近似表示任意某个实数。浮点数在计算机中主要用来表示小数,浮点数就是小数点可以出现改变的数字。
因为在计算机的机器语言中,只有二进制,机器语言只能识别0和1。所以,计算机也是不可能存储小数的,所以需要有另一种变通的存储方案。
这种方案就是:
指数形式:其数值部分是一个小数,小数点前的数字是零,小数点后的第一位数字不是零。一个实数可以有多种指数表示形式,但只有一种属于标准化指数形式。
12.3 | 1.23*10^-1 |
1.23 | 1.23*10^0 |
1.23 | 0.123*10^1 |
上面的表格,我们可以很清晰的了解指数方案。同样的我们也就能发现这样表达小数会有一个严重的问题,那就是指数表示形式太多了,如果不能约定好唯一形式,不同代码之间沟通将会出现问题。
在指数形式的多种表示方式中把小数部分中小数点前的数字为0、小数点后第1位数字不为0的表示形式称为规范化的指数形式。
1.23 的规范化的指数形式 0.123*10^1
一个实数只有一个规范化的指数形式,在程序以指数形式输出一个实数时,必然以规范化的指数形式输出。
0.123e001
1.为什么要以 0 开头
1.23456要二进制存放需分别存整数部和小数部,而0.123456则只需存小数部,这样在占用相同字节的情况下,后一种方法可容纳更大精度的浮点数。
2.为什么 e 后面要加 0 ,e001 和 e1 一样吗
后面加 0 是 %e 的输出格式,并不是规范化的指数形式所必需的,
e001 和 e1 是一样的
由于不同机器对浮点数的表示有较大差别,这不利于软件在不同计算机之间的移植。为此,美国IEEE提出了一个从系统角度支持浮点数的表示方法,称为IEEE754标准(IEEE,1985),当今流行的计算机几乎都采用了这一标准。
IEEE 754规定了四种表示浮点数值的方式:单精确度(32位)、双精确度(64位)、延伸单精确度(43比特以上,很少使用)与延伸双精确度(79比特以上,通常以80位实现)。只有32位模式有强制要求,其他都是选择性的。
输入数据:
a = 2.3329 b = 3.1234
代码如下(示例):
package main import "fmt" func main() { // a = 2.3329 b = 3.1234 a, b := 2.3329, 3.1234 c := a + b fmt.Println(c) //5.456300000000001} }
结果精度出现问题
2.3329 + 3.1234 = 5.456300000000001
已经出错
输入数据:
a = 9.99999
代码如下(示例):
package main import "fmt" func main() { var a float32 a = 9.99999 b := float64(a) fmt.Println(b) //9.999990463256836} }
结果精度出现问题
9.99999 = 9.999990463256836
已经出错
1.int32和float32转换
输入数据:
a = 9.99999
代码如下(示例):
package main import "fmt" func main() { var a int32 a = 999990455 b := float32(a) fmt.Printf("%f\n", b) //999990464.000000} }
结果精度出现问题
999990455= 999990464.000000
已经出错
2.int64和float64转换
输入数据:
a = 999999942424527242
代码如下(示例):
package main import "fmt" func main() { var a int64 a = 999999942424527242 b := float64(a) fmt.Printf("%f\n", b) //999999942424527232.000000} }
结果精度出现问题
999999942424527242 = 999999942424527232.000000
已经出错
输入数据:
a = 999999942424527242
代码如下(示例):
package main import "fmt" func main() { var a float64 a = 1128.61 b := a * 100 fmt.Println(b) //112860.99999999999} }
结果精度出现问题
1128.61 * 100= 112860.99999999999
已经出错
利用 Decimal 包解决精度问题
go get github.com/shopspring/decimal
输入数据:
a = 2.3329 b = 3.1234
代码如下(示例):
package main import ( "fmt" "github.com/shopspring/decimal" ) func main() { // a = 2.3329 b = 3.1234 a, b := 2.3329, 3.1234 c := decimal.NewFromFloat(a) d := decimal.NewFromFloat(b) fmt.Println(a, b) fmt.Println(c, d) fmt.Println("此时ab 与 cd 相同") fmt.Println(a + b) //5.456300000000001} fmt.Println(c.Add(d)) //5.4563} }
结果精度不再出现问题
输入数据:
a = 9.99999
代码如下(示例):
package main import ( "fmt" "github.com/shopspring/decimal" ) func main() { var a float32 a = 9.99999 c := decimal.NewFromFloat32(a) b := float64(a) c.Float64() fmt.Println(b) //9.999990463256836} fmt.Println(c.Float64()) //9.99999} }
结果精度不再出现问题
输入数据:
a = 999999942424527242
代码如下(示例):
package main import ( "fmt" "github.com/shopspring/decimal" ) func main() { var a float64 a = 1128.61 c := decimal.NewFromFloat(a) b := a * 100 fmt.Println(b) //112860.99999999999} fmt.Println(c.Mul(decimal.NewFromInt(100))) //112861} }
结果精度不再出现问题
关于“Golang处理浮点数遇到的精度问题怎么解决”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识,可以关注亿速云行业资讯频道,小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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