Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Вывести все значащие цифры в экспоненциальном представлении sprintf

Когда R преобразует большое число в строку в экспоненциальном представлении, оно включает все значащие цифры и не содержит нулей в конце. Можно ли сделать это в C с помощью sprintf?

> as.character(12345e11)
[1] "1.2345e+15"
> as.character(1234500000e6)
[1] "1.2345e+15"
> as.character(1234500001e6)
[1] "1.234500001e+15"

Я пробовал sprintf(buf, "%g", val), но, похоже, это не более 5 десятичных цифр. Я также попытался установить более высокую точность с помощью sprintf(buf, "%.18g", val), но это будет включать незначащие цифры и конечные нули.

Есть ли способ получить поведение sprintf(buf, "%g", val), но увеличить ограничение на 5 цифр?

03.10.2014

  • Нули в конце на самом деле очень важны. 03.10.2014
  • Я не думаю, что это возможно, по крайней мере, согласно этому сообщению, которое, вероятно, принадлежит вам. является дубликатом. Что меня беспокоит, так это то, что справочная страница printf говорит для формата %g: «Нали в конце удаляются из дробной части результата» Я не мог наблюдать это задокументированное поведение. 03.10.2014
  • @ 5gon12eder -- Как насчет тщательно продуманного числа, такого как n=58.375? Печать этого с printf("%.18g\n",n) дает мне 58.375, как и ожидалось, тогда как n=58.374 приводит к 58.3740000000000023 Обратите внимание, что .375 равно 3/8, поэтому оно имеет точное представление с плавающей запятой. Большинство произвольно выбранных десятичных дробей не имеют точное представление с плавающей запятой. Следовательно, %g ведет себя не так, как можно было бы ожидать для этих чисел. 03.10.2014
  • @Jeroen - Все примеры, которые вы приводите, представляют собой большие целые числа. Чтобы заставить целое число печататься в экспоненциальном представлении, используйте %.16e. Затем выполните синтаксический анализ в обратном направлении от конца строки, чтобы найти e, и удалите все 0 перед e. Это лучшее, что вы можете сделать. Обратите внимание, что если ваше число имеет дробную часть, то решения нет, как обсуждалось в моем предыдущем комментарии. 03.10.2014
  • @user3386109 user3386109 Я хорошо осведомлен о проблемах с представлением с плавающей запятой, но я бы не сказал, что «58.3740000000000023» имеет конечные нули. В любом случае, у OP есть целые числа, которые должны иметь точное представление. Но вы правы, я, должно быть, сделал что-то не так ранее (код больше не существует). printf("%.10g\n", n) (но не с заменой 10 на 18) действительно дает желаемый результат. Однако, если вам всегда нужна научная запись, я все еще не понимаю, как мы можем ее получить. Но, по крайней мере, printf, похоже, делает то, что должен. Извините за ложную тревогу. 03.10.2014
  • возможный дубликат Спецификатор ширины Printf для поддержания точности плавающей- количество баллов 04.10.2014

Ответы:


1

Код может использовать "%.18e" или "%.18g", но вопрос в том, насколько большим должно быть "18"? Является ли 18 лучшим значением? Ответ лежит в DBL_DECIMAL_DIG.

DBL_DECIMAL_DIG – это минимальное количество значащих цифр для печати, чтобы гарантировать обход от double до строки до одного и того же точного double для всех double.

Рекомендуется использовать спецификатор формата "%.*e".

Обратите внимание, что "18" в "%.18e" — это количество значащих цифр после десятичной точки. Итак, "%.18e" печатает 19 значащих цифр.


Используйте printf("%a", x); для вывода в шестнадцатеричном виде.
Для десятичного вывода:

#include <float.h>

//    sign + digit +  dp +       digits          + e + sign + expo + \0
char buf[1 + 1 +      1  + (DBL_DECIMAL_DIG - 1) + 1 + 1    + 5    + 1]; 
sprintf(buf, "%.*e", DBL_DECIMAL_DIG - 1, x);

Ссылка Спецификатор ширины Printf для поддержания точности значение с плавающей запятой


Число вроде y = 1.0/3.0, использующее типичный формат double binary64, должно видеть около 53 десятичные цифры, чтобы увидеть его точное значение. Но многие конечные цифры не нужны для успешного обратного пути.


Теперь мы знаем, какие самые цифры нужно напечатать, используйте приведенную ниже информацию, чтобы избавиться от надоедливых завершающих 0 цифр.

#include <float.h>
#include <math.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>

char *trim0(double x, char *buf) {
  sprintf(buf, "% .*e", DBL_DECIMAL_DIG - 1, x);
  if (isfinite(x)) {
    char *p = &buf[DBL_DECIMAL_DIG + 1];  // address of last significand digit
    char *t;
    for (t=p; *t == '0'; t--);
    memmove(t+1, p+1, strlen(p+1)+1);
  }
  return buf;
}

int main(void) {
  char buf[1 + 1 + 1 + (DBL_DECIMAL_DIG - 1) + 1 + 1 + 5 + 1];
  printf("%s\n", trim0(1.2, buf));
  printf("%s\n", trim0(1.0/7, buf));
  return 0;
}

Вывод

 1.2e+00
 1.4285714285714285e-01
03.10.2014
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..