分析 `JavaScript` `NaN` 和 `typeof NaN` 的特殊性,以及 `IEEE 754` 双精度浮点数标准对 `JavaScript` 数字计算的影响。

各位靓仔靓女,晚上好!我是你们的老朋友,今天咱们来聊聊 JavaScript 里面的一个奇葩玩意儿——NaN,以及它背后的故事,还有 IEEE 754 标准这个幕后黑手。保证让你们听完之后,对 JavaScript 的数字世界有更深刻的认识,以后遇到妖魔鬼怪也能淡定应对。 第一幕:NaN的身世之谜 首先,我们得认识一下 NaN 这个家伙。它的全称是 "Not a Number",字面意思就是“不是一个数字”。但问题来了,如果它不是一个数字,那它是什么? 在 JavaScript 中,NaN 实际上是一个属于 Number 类型的值。是不是有点绕? 别急,咱们慢慢来。 想象一下,你在做一些数学运算,但是结果根本无法用数字来表示。比如: 0 除以 0: 0 / 0 对负数开平方根: Math.sqrt(-1) 尝试将无法转换为数字的字符串转换为数字: parseInt(“hello”) 这些操作都会产生 NaN。 简单来说,NaN 是 JavaScript 用来表示无效或未定义数学运算结果的一种方式。 console.log(0 / 0); // 输出:NaN cons …

分析 `JavaScript` `NaN` 和 `typeof NaN` 的特殊性,以及 `IEEE 754` 双精度浮点数标准对 `JavaScript` 数字计算的影响。

各位晚上好,欢迎来到今晚的“JavaScript 奇葩说”。我是今晚的主讲人,江湖人称“代码老中医”,专治各种疑难杂症,尤其擅长解读 JavaScript 里那些让人挠头的怪现象。今天咱们就来聊聊 JavaScript 里一个非常特殊,而且经常让人掉坑里的东西:NaN。 NaN:你不是一个数字,但你是数字类型的?! 首先,我们来认识一下 NaN。NaN 的全称是 "Not a Number",意思是不是一个数字。 console.log(0 / 0); // NaN console.log(Math.sqrt(-1)); // NaN console.log(parseInt(“hello”)); // NaN console.log(Number(“abc”)); // NaN 上面的例子中,这些运算的结果都不是一个有效的数字,所以返回了 NaN。这很好理解,对吧? 但是!重点来了! console.log(typeof NaN); // “number” 没错,你没看错!NaN 居然是 number 类型!这就像你跟别人说:“我不是人类”,然后别人问你:“那你是 …

NumPy 的数据类型系统:固定宽度整数与浮点数

好的,各位观众老爷,各位技术大咖,欢迎来到“NumPy奇妙夜”!今晚,咱们不聊八卦,不谈风月,就来扒一扒 NumPy 的数据类型系统,特别是那些“老实巴交”的固定宽度整数和“飘忽不定”的浮点数。准备好瓜子饮料小板凳,咱们开讲啦! 开场白:数据类型,程序的灵魂伴侣 各位,想象一下,如果程序的世界没有数据类型,那会是什么样子?就像一锅乱炖,什么东西都往里扔,最后出来的肯定是黑暗料理!数据类型,就像程序的灵魂伴侣,决定了数据的本质、存储方式和运算规则。没有它,程序就寸步难行。 在 NumPy 的世界里,数据类型更是重中之重。NumPy 的核心是多维数组,而数组中的每个元素都必须是相同的数据类型。这就好比一个军队,必须统一着装,才能整齐划一,战斗力爆表! 第一幕:固定宽度整数——老实人的自我修养 首先登场的是我们的固定宽度整数,它们就像一群老实巴交的程序员,兢兢业业,一丝不苟。所谓“固定宽度”,就是指它们在内存中占据的比特位数是固定的,比如 int8 占用 8 位,int16 占用 16 位,以此类推。 数据类型 描述 范围 int8 8 位有符号整数 -128 到 127 int16 16 …

`HINCRBYFLOAT`:哈希字段的浮点数原子递增

HINCRBYFLOAT:Redis 哈希字段的浮点数原子递增,一个程序员的夜间絮叨 各位观众老爷们,晚上好!我是你们的老朋友,代码界的段子手,BUG界的扛把子。今天,咱们不聊那些高大上的架构,也不谈那些玄之又玄的算法,就来聊聊一个Redis里的小家伙,但却能解决大问题的小能手:HINCRBYFLOAT。 没错,就是它!一个听起来有点拗口,但用起来却香气扑鼻的命令,专治各种需要原子递增浮点数的疑难杂症。准备好你的咖啡,放松心情,让咱们一起走进这个神奇的浮点数世界吧! 一、开场白:浮点数的爱恨情仇 在开始之前,咱们先来聊聊浮点数。这玩意儿,真是让人又爱又恨。爱它能表示小数,让我们能精确地描述现实世界中的各种数值,比如商品价格、股票涨跌、用户积分等等。恨它,是因为浮点数在计算机里存储的方式注定了它天生就带着“误差”的基因。 举个例子,你以为 0.1 + 0.2 等于 0.3 吗?Too young, too simple! 在计算机里,它很可能等于 0.30000000000000004。是不是感觉三观尽毁?🤯 这种误差,在很多情况下是可以接受的。但如果你是在处理金融数据,或者高精度的数据 …