浮点数不能精确比较的原因,浮点数比较大小的问题

浮点数不能精确比较的原因,浮点数比较大小的问题

本文主要介绍和详细讨论浮点精度（float、double）运算不准确的原因，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。 如果有错误或者考虑不完整，请不吝赐教。B.浮点数不能准确地表示。C.布尔运算不能用于浮点比较。D.Python将非0数视为假。分析：浮点数不能准确地表示运算结果。 与准确数字比较会报错。相关知识点：测试题来源：分析

网上常见的答案是：因为JS采用的是IEEE754的双精度标准，当计算机内部存储数据时，0.1根本不是计算机内部的精确0.1，而是带有舍入误差的0.1。当然。 我们也知道，之所以不能直接进行大小比较，是因为浮点数在计算机内部无法准确表示。 然而，为什么浮点数在计算机内部不能准确表示呢？ 这得从IEEE7开始

由于大多数浮点表示的数字都是标准化的，尾数左移会导致最高有效位丢失，从而产生较大的误差；而尾数右移会导致最低有效位丢失，误差较小。因此，对于阶运算规定尾数右侧的有限循环小数所包含的信息量是有限的，其信息量除以例如，整数部分+小数的非循环部分+循环小数部分。 但浮点数的表示方法分为符号位、指数区和尾数区，不会存储在单独的区域中。

ˋ﹏ˊ 1.浮点数无法准确表示有效范围内的所有值。与整数不同，浮点数无法准确表示有效范围内的所有值，原因在于浮点数在计算机中的存储方式(IEEE754)。 能否准确表示有效范围内的数值以及浮点精度运算不准确，主要是由于以下几点：1.浮点数的表示方法：浮点数是用符号、尾数和指数来表示的。 尾数表示的位数有限，导致无法准确表示一些十进制数。

事实上，并不是运算本身会出错，而是计算机根本无法准确地表示许多数字，例如数字0.1。 我们需要知道，计算机使用二进制来存储和操作数字。这个二进制不能准确地表示0.1。它只能表示非常简单的值。当然，我们知道，之所以不能直接比较大小，是因为浮点数在计算机内部是不准确的。 表示。 然而，为什么浮点数在计算机内部不能准确表示呢？ 这还得从IEEE754标准说起。 从