网上查了一下,都是这一句话解释了:
float:2^23 = 8388608,一共七位,这意味着最多能有7位有效数字,但绝对能保证的为6位,也即float的精度为6~7位有效数字。
但是我该怎么理解这句话呢,求大牛给我解释一下吧
2^23 是8388608,这个数和能取多少位有效数字有什么关系呢?
追答如果指数部分(单位)是1,1/8388608大约是0.00000011920928955078125
能表示的精度是小数点后6位。第七位开始是精度范围外
我刚刚又查看了一下其他资料,有说尾数是24位,有个隐藏的1?对吗,这样精度是不是更精确了
追答维基百科的IEEE floating point条目
23+1 <- 它是这么说的
别忘了除了有效数字,还有符号位
python float浮点数运算精度问题,及解决方法
在Python中,float类型的浮点数运算时,可能会遇到精度困扰。例如,当我们把2.01和3.02相加时,结果并非预期的5.03,而是5.029999999999999。这是因为浮点数在计算机内部的存储并非无限精确,导致了这种误差。针对这个问题,Python提供了decimal模块作为解决浮点数精度问题的工具。Decimal()函数可以确保浮点数...
float精度问题求解
10x10^3:2个有效数字,1和0,后面的10^3不算 float里有23个有效数字,但是这23个有效数字是二进制的不是十进制的。换算成10进制以后就差不多是6~7个有效数字了
对一个 float 精度问题的分析
在考虑 a + 20时,注意到int与float相加时,int将先转换为float。20表示为2^4 + 2^2,在float中存储为:符号位0,阶码4加上偏移量127,阶码存储为1000 0011,尾码部分存储为010 0000 0000 0000 0000 0000。在进行两数相加时,需要对齐阶码,将20的阶码转化为1010 0000,将尾码向右移30位,空...
C语言 double;float输出精度问题求解
在C\/C++中,浮点型float用32位二进制表示,十进制有效数位为7位;double用64位二进制表示,十进制有效数位为16位。值得注意的是,无论 float还是double型,在机内都是按double运算的,区别只在输出时的有效位数不同。当一个数的实际长度不足要求的位数时,计算机会自动补足——但通常是一个随机数而...
浮点精度(float、double)运算不精确的原因
解决精度运算丢失问题的方法有三种。首先,可以使用语言自带的高精度运算库,如Python的decimal模块和Java的BigDecimal等。这些库允许用户以字符串形式输入数值,从而避免了转换过程中可能的精度损失。其次,可以采用自定义算法实现高精度计算,但这通常需要更复杂的编程技巧和更高的计算资源。最后,对于一些特定...
c语言中float型的精度问题
取值范围 3.4*10^38 有效数字只有 7 到 8 个。例如:float a=123.456789;float b=123456789.0;printf("%20.8f\\n",a);printf("%20.8f",b);打出:123.45678711 -- 后3位不精确 123456792.00000000 -- 前7位精确,92 开始不对了。
c语言中float型的精度问题
浮点数不是连续值,有一定精度,特点是动态范围大。它还没有int的精度高,因为int是32位表示,float只有23位有效值,其他是符号位和指数。既然计算得不到12.10,就是浮点数不能精确表示12.10。c = 12.099998精度也很高了,只差0.000002,差值很小了 ...
float的小数部分精度是什么?
精度主要取决于尾数部分的位数。对于float32(单精度)来说,表示尾数的为23位,除去全部为0的情况以外,最小为2-23,约等于1.19*10-7,所以float小数部分只能精确到后面6位,加上小数点前的一位,即有效数字为7位。同理float64(单精度)的尾数部分为52位,最小为2-52,约为2.22*10-16,...
Java 中float 、double的精度问题: float 、double取值范围是怎么样计...
2^3)=10。int类型占四个字节,但是它不是像float那样表示的,int除了符号位之外其他位都是表示数值的,没有表示阶码的,所以它的范围比float小很多。下面是维基百科上的一点解释,可以参考一下。http:\/\/zh.wikipedia.org\/zh-cn\/IEEE_754 不清楚的话还是先看看计算机原理的书或者追问,希望有帮助~...
深入探究Float32数据格式的精度问题
3. 数值稳定性:在深度神经网络中,梯度通过反向传播累计,需要计算链式法则中大量乘法和指数运算。由于float16表示精度和范围较低,一旦出现较大的梯度值,很容易在后续乘法和指数运算中放大导致数值不稳定。总的来说,相比float32,float16在深度学习训练过程中更容易出现梯度爆炸或消失的问题,需要格外小心。