


Bagaimana untuk Mengatasi Ralat Titik Terapung Sambil Memelihara Ketepatan dalam Pengiraan?
Cara Mengendalikan Ralat Titik Terapung Tanpa Mengorbankan Ketepatan
Apabila bekerja dengan aritmetik titik terapung, anda mungkin menghadapi ralat disebabkan sifat anggaran perwakilannya. Ini boleh menimbulkan cabaran apabila menyasarkan ketepatan yang tinggi dalam pengiraan anda.
Satu pendekatan untuk menangani isu ini ialah memahami batasan perwakilan titik terapung. Dalam Python, titik terapung binari yang digunakan ("kepersisan berganda") biasanya mewakili nilai perpuluhan menggunakan anggaran. Ini bermakna menambah nilai kecil seperti 0.01 adalah tidak tepat dan boleh mengakibatkan ralat yang tidak dijangka, seperti dalam contoh yang diberikan:
<code class="python">def sqrt(num): root = 0.0 while root * root <p>Untuk mengelakkan ralat sedemikian, anda boleh menggunakan modul perpuluhan Python. Jenis Perpuluhan membolehkan aritmetik perpuluhan yang tepat, memastikan bahawa nilai seperti 0.01 diwakili dengan tepat. Dengan mengubah suai fungsi sqrt untuk menggunakan jenis Perpuluhan, anda boleh menghapuskan ralat pembundaran:</p> <pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">from decimal import Decimal as D def sqrt(num): root = D(0) while root * root <p>Sebagai alternatif, jika berpegang pada terapung diutamakan, anda boleh menambah pengiraan anda menggunakan nilai yang boleh diwakili dengan tepat sebagai apungan binari. Ini melibatkan penggunaan nilai dalam bentuk I/2**J, seperti 0.125 (1/8) atau 0.0625 (1/16).</p> <p>Selain itu, menggunakan kaedah Newton untuk mengira punca kuasa dua juga boleh meningkatkan ketepatan apabila berurusan dengan aritmetik titik terapung.</p></code>
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengatasi Ralat Titik Terapung Sambil Memelihara Ketepatan dalam Pengiraan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

PythonArraysSupportVariousoperations: 1) SlicingExtractsSubsets, 2) Menambah/ExtendingAddSelements, 3) InsertingPlaceSelementSatSatSatSpecifics, 4) RemovingDeleteselements, 5) Sorting/ReversingChangesOrder,

NumpyarraysareessentialforapplicationRequiringeficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.theyarecrucialindaSascience, machinelearning, fizik, kejuruteraan, danfinanceduetotheirabilitytOHandlelarge-Scaledataefisien.Forexample, infinancialanal

UseanArray.arrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogeneousdata, criticalcode prestasi, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: arrayssavemememorywithtypedelements.2)

Tidak, notalllistoperationsaresuportedByArrays, andviceversa.1) arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing, whyimpactsperformance.2) listsdonotguaranteeconstantTimeComplexityFordirectacesscesscesscesscesscesscesscesscesscesessd.

ToaccesselementsinaPythonlist,useindexing,negativeindexing,slicing,oriteration.1)Indexingstartsat0.2)Negativeindexingaccessesfromtheend.3)Slicingextractsportions.4)Iterationusesforloopsorenumerate.AlwayschecklistlengthtoavoidIndexError.

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
