php精度计算的问题解析

PHP

var_dump(intval(0.58 * 100));

正确结果是 57,而不是 58

浮点运算惹的祸

其实这些结果都并非语言的 bug,但和语言的实现原理有关, js 所有数字统一为 Number, 包括整形实际上全都是双精度(double)类型。

而PHP会区分 int 还是 float。不管什么语言,只要涉及浮点运算,都是存在类似的问题,使用时一定要注意。

说明:如果用php的+-*/计算浮点数的时候,可能会遇到一些计算结果错误的问题,比如上面 的 echo intval( 0.58*100 );会打印57,而不是58,这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug,是跨语言的,我用python也遇到这个问题。所以基本上大部 分语言都提供了精准计算的类库或函数库,比如php有BC高精确度函数库,稍后我绍一下一些常用的BC高精确度函数使用。

还是回到上面的57,58问题。

为啥输出是57啊? PHP的bug么?

要搞明白这个原因, 首先我们要知道浮点数的表示(IEEE 754):

  • 浮点数, 以64位的长度(双精度)为例, 会采用1位符号位(E), 11指数位(Q), 52位尾数(M)表示(一共64位).
  • 符号位:最高位表示数据的正负,0表示正数,1表示负数。
  • 指数位:表示数据以2为底的幂,指数采用偏移码表示
  • 数:表示数据小数点后的有效数字.

这里的关键点就在于, 小数在二进制的表示, 关于小数如何用二进制表示, 大家可以百度一下, 我这里就不再赘述, 我们关键的要了解, 0.58 对于二进制表示来说, 是无限长的值(下面的数字省掉了隐含的1)..

0.58的二进制表示基本上(52位)是: 00101000111101011100001010001111010111000010100011110.57的二进制表示基本上(52位)是: 001000111101011100001010001111010111000010100011110而两者的二进制, 如果只是通过这52位计算的话,分别是:www.jb51.net

0.58 -> 0.579999999999999960.57 -> 0.5699999999999999至于0.58 * 100的具体浮点数乘法, 我们不考虑那么细, 有兴趣的可以看(Floating point), 我们就模糊的以心算来看… 0.58 * 100 = 57.999999999

那你intval一下, 自然就是57了….

可见, 这个问题的关键点就是: “你看似有穷的小数, 在计算机的二进制表示里却是无穷的”

因此, 不要再以为这是PHP的bug了, 这就是这样的…..

PHP浮点型在进行+-*%/存在不准确的问题

继续看一段代码:

$a = 0.1;
$b = 0.7;
var_dump(($a + $b) == 0.8); // false

打印出来的值为 boolean false

这是为啥?PHP手册对于浮点数有以下警告信息:

Warning

浮点数精度

显然简单的十进制分数如同 0.1 或 0.7 不能在不丢失一点点精度的情况下转换为内部二进制的格式。这就会造成混乱的结果:例如,floor((0.1+0.7)*10) 通常会返回 7 而不是预期中的 8,因为该结果内部的表示其实是类似 7.9999999999…。

这和一个事实有关,那就是不可能精确的用有限位数表达某些十进制分数。例如,十进制的 1/3 变成了 0.3333333. . .。

所以永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位,也永远不要比较两个浮点数是否相等。如果确实需要更高的精度,应该使用任意精度数学函数或者 gmp 函数

那么上面的算式我们应该改写为

$a = 0.1;
$b = 0.7;
var_dump(bcadd($a,$b,2) == 0.8); // true

常用的高精度函数如下:

  • bcadd — 将两个高精度数字相加
  • bccomp — 比较两个高精度数字,返回-1, 0, 1
  • bcdiv — 将两个高精度数字相除
  • bcmod — 求高精度数字余数
  • bcmul — 将两个高精度数字相乘
  • bcpow — 求高精度数字乘方
  • bcpowmod — 求高精度数字乘方求模,数论里非常常用
  • bcscale — 配置默认小数点位数,相当于就是Linux bc中的”scale=”
  • bcsqrt — 求高精度数字平方根
  • bcsub — 将两个高精度数字相减

BC高精确度函数库包含了:相加,比较,相除,相减,求余,相乘,n次方,配置默认小数点数目,求平方。这些函数在涉及到有关金钱计算时比较有用,比如电商的价格计算。

/**
* 两个高精度数比较
*
* @access global
* @param float $left
* @param float $right
* @param int $scale 精确到的小数点位数
*
* @return int $left==$right 返回 0 | $left<$right 返回 -1 | $left>$right 返回 1
*/
var_dump(bccomp($left=4.45, $right=5.54, 2));
// -1
/**
* 两个高精度数相加
*
* @access global
* @param float $left
* @param float $right
* @param int $scale 精确到的小数点位数
*
* @return string
*/
var_dump(bcadd($left=1.0321456, $right=0.0243456, 2));
//1.05
/**
* 两个高精度数相减
*
* @access global
* @param float $left
* @param float $right
* @param int $scale 精确到的小数点位数
*
* @return string
*/
var_dump(bcsub($left=1.0321456, $right=3.0123456, 2));
//-1.98
/**
* 两个高精度数相除
*
* @access global
* @param float $left
* @param float $right
* @param int $scale 精确到的小数点位数
*
* @return string
*/
var_dump(bcdiv($left=6, $right=5, 2));
//1.20
/**
* 两个高精度数相乘
*
* @access global
* @param float $left
* @param float $right
* @param int $scale 精确到的小数点位数
*
* @return string
*/
var_dump(bcmul($left=3.1415926, $right=2.4569874566, 2));
//7.71
/**
* 设置bc函数的小数点位数
*
* @access global
* @param int $scale 精确到的小数点位数
*
* @return void
*/
bcscale(3);
var_dump(bcdiv('105', '6.55957'));
//php7.1 16

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • PHP浮点数精度问题汇总

    一.PHP浮点数精度损失问题 先看下面这段代码: 复制代码 代码如下: $f = 0.57; echo intval($f * 100);  //56 结果可能有点出乎你的意外,PHP遵循IEEE 754双精度: 浮点数, 以64位的双精度, 采用1位符号位(E), 11指数位(Q), 52位尾数(M)表示(一共64位). 符号位:最高位表示数据的正负,0表示正数,1表示负数. 指数位:表示数据以2为底的幂,指数采用偏移码表示 尾数:表示数据小数点后的有效数字. 再来看看小数用二进制怎么表示:

  • PHP常见数学函数及BC高精度数学函数用法示例

    本文实例讲述了PHP常见数学函数及BC高精度数学函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. bcadd 任意精度数的相加 2. bcsub 任意精度数的减法 3. bcmul 乘法, bcdiv除法 4. bcmod 取余数. (比%功能更强大) 5. bcpow 幂函数运算 6. bcsqrt 平方根 7. sqrt 平方根运算 7. pow求幂 8. abs 求绝对值 9. pi 得到圆周率数值 三角函数 sin cos tan asin acos atan(用弧度表达) deg2ra

  • php精度计算的问题解析

    PHP var_dump(intval(0.58 * 100)); 正确结果是 57,而不是 58 浮点运算惹的祸 其实这些结果都并非语言的 bug,但和语言的实现原理有关, js 所有数字统一为 Number, 包括整形实际上全都是双精度(double)类型. 而PHP会区分 int 还是 float.不管什么语言,只要涉及浮点运算,都是存在类似的问题,使用时一定要注意. 说明:如果用php的+-*/计算浮点数的时候,可能会遇到一些计算结果错误的问题,比如上面 的 echo intval( 0

  • Java 根据贷款年限对应利率计算功能实现解析

    要求 根据贷款年限对应的不同利率计算月供 实现思路 1.创建一个月供类 2.在该类中,设定判定条件,不同的借款年限对应不同的月供 3.创建一个月供的实例,输入贷款年限和贷款金额测试 代码内容 月供类 public class MonthPay { public int total;//贷款总金额 public int age; //贷款年限 public void monthpay() { double monthpay; if (age<=3){ monthpay = (6.03/100*to

  • Vue中监视属性和计算属性区别解析

    目录 计算属性 需求 使用watch实现 准备工作 测试 测试 在computed当中书写 总结 计算属性 顾名思义,计算属性就是计算出来的属性,英文名儿computed这里要和data和methods里的东西区分,data里的属性,methods里的函数,你写的都会原封不动放到vm里,但是computed里面的东西写的是对象,最后放到vm里的是这个对象的名,值是get里的返回值. 下面看下Vue中监视属性和计算属性区别. 需求 我们将计算属性的案例使用watch写一遍 需求一揽 两个输入框 下

  • java精度计算代码 java指定精确小数位

    本文实例为大家分享了java指定精确小数位的具体代码,供大家参考,具体内容如下 java代码: public class App2 { public static void main(String[] args) { String val = checkNumber("10.1234155", 2, 6).toString(); System.out.println(val); } public static BigDecimal checkNumber(String number,

  • jquery精度计算代码 jquery指定精确小数位

    本文实例为大家分享了jquery指定精确小数位的具体代码,供大家参考,具体内容如下 /** * 将标签的值格式化 * id 标签id * min 最小值 * max 最大值 */ function toFloat(id,min,max){ var htmlVal = $("#"+id).html(); var index = htmlVal.indexOf("."); var result = ""; if(index > 0){ html

  • JAVA及PYTHON质数计算代码对比解析

    Java 实现 class PrimeNumber{ public static void main(String[] args) { long start=System.currentTimeMillis(); int count=0; label:for(int i=1;i<=100000;i++){ for (int j=2;j<=Math.sqrt(i);j++) { if(i%j==0){ continue label; //返回外层循环 } } count++; // System

  • 详解Redis 缓存删除机制(源码解析)

    删除的范围 过期的 key 在内存满了的情况下,如果继续执行 set 等命令,且所有 key 都没有过期,那么会按照缓存淘汰策略选中的 key 过期删除 redis 中设置了过期时间的 key 会单独存储一份 typedef struct redisDb { dict *dict; // 所有的键值对 dict *expires; //设置了过期时间的键值对 // ... } redisDb; 设置有效期 Redis 中有 4 个命令可以给 key 设置过期时间,分别是 expire pexpi

  • 解决Pytorch半精度浮点型网络训练的问题

    用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1.网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2.模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model.cuda().half()即可 3.对于半精度模型,优化算法,Adam我在使用过程中,在某些参数的梯度为0的时候,更新权重后,梯度为零的权重变成了NAN,这非常奇怪,但是Adam算法对于全精度数据类型却没有这个问题. 另外,SGD算法对于半精度和全精度计算均没有问题. 还有一个问题是不知道是不是网络

  • pytorch 如何使用amp进行混合精度训练

    简介 AMP:Automatic mixed precision,自动混合精度,可以在神经网络推理过程中,针对不同的层,采用不同的数据精度进行计算,从而实现节省显存和加快速度的目的. 在Pytorch 1.5版本及以前,通过NVIDIA提供的apex库可以实现amp功能.但是在使用过程中会伴随着一些版本兼容和奇怪的报错问题. 从1.6版本开始,Pytorch原生支持自动混合精度训练,并已进入稳定阶段,AMP 训练能在 Tensor Core GPU 上实现更高的性能并节省多达 50% 的内存.

  • python计算分段函数值的方法

    本博文源于python科学计算,旨在解析如何使用python进行计算分段函数值.下面就以复杂的二元函数进行演示. 题目再现 求解思路 首先先生成x1,x2,然后我们将其映射到网格里,最后写出表达式,进行求解.题目效果,再来张图片,就更加好了! 代码再现 # -*- coding:UTF-8 -*- # 开发时间:2021/9/1 13:27 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(-2,2,0.04) y

随机推荐