js中如何取精度
一、总结
一句话总结：其实round()函数去经度会有误差，直接用num.toFixed(2)简单方便。
toFixed()方法会按照指定的小数返回数值的字符串表示。
var num = 10;
alert(num.toFixed(2));//10.00
1、Math.round(n * Math.pow(10, m)) / Math.pow(10, m) ;这种方法求精度的问题是什么？
因为后面涉及到了除法，所以会出现19.230000000001的情况，而且也不能保证总是m位的小数，还是用num.toFixed(2)好
2、js精度丢失的原因是什么？
计算机的二进制实现和位数限制有些数无法有限表示。就像一些无理数不能有限表示，如 圆周率 3.1415926...，1.3333... 等。JS 遵循 IEEE 754 规范，采用双精度存储（double precision），占用 64 bit。如图
意义
- 1位用来表示符号位
- 11位用来表示指数
- 52位表示尾数
浮点数，比如
此时只能模仿十进制进行四舍五入了，但是二进制只有 0 和 1 两个，于是变为 0 舍 1 入。这即是计算机中部分浮点数运算时出现误差，丢失精度的根本原因。
大整数的精度丢失和浮点数本质上是一样的，尾数位最大是 52 位，因此 JS 中能精准表示的最大整数是 Math.pow(2, 53)，十进制即 9007199254740992。
3、js精度丢失的解决方案是什么？
对于整数，前端出现问题的几率可能比较低，毕竟很少有业务需要需要用到超大整数，只要运算结果不超过 Math.pow(2, 53) 就不会丢失精度。
对于小数，前端出现问题的几率还是很多的，尤其在一些电商网站涉及到金额等数据。解决方式：把小数放到位整数（乘倍数），再缩小回原来倍数（除倍数）
二、关于JavaScript中.round()函数的运用
.round()函数是Math（算数）对象中的一种算数任务，主要用于解决数学中四舍五入的问题。
用法
Math.round(number)
number为数字类型，该函数执行后会返回number经过四舍五入处理后的返回值。
例如：
document.write(Math.round(3.64) )
document.write(Math.round(0.46) )
document.write(Math.round(-4.64) )
运行结果
4
0
-5
分析：
因为该round函数通过判断number的小数点后的部分且以0.5为界限。
number为正数时。
如果 number 的小数部分大于等于 0.5，返回值是大于 number 的最小整数（即number的整数部分加一）。否则，round 返回小于等于 number 的最大整数（即number的整数部分）。
同理，当number为负数时
可以看做先忽略负号来处里，最后在结果返回值时补充回来。
如上面的-4.64.可以先忽略负号，经过round（）计算完后得5，再在结果返回时补回来即-5
round()拓展
**【通过上述例子我们不难发现round()函数不能对小数点后面的数字进行精确的保留。】
**倘若我们需要对number后的小数点进行有效的保留，我们该怎么做。
例如将4.6545进行四舍五入，且保留小数点后面的三位小数
由于Math.round()函数并没有提供保留小数点的功能，所以需要通过创建函数来进行改造
function Newround(n, m){//此处的n表示要四舍五入的数，m为要保留的小数位数
Math.round(n * Math.pow(10, m)) / Math.pow(10, m) ;
}
//此处先将n乘以10的m次方，将要保留的小数位数的小数部分转成整数部分，然后再用.round()进行四舍五入处理。最后再除以10的m次方还原小数部分
Newround(4.6545, 3); // 得到 4.655
//Math.pow()函数为幂函数
//用法
Math.pow(n,m)//返回的是n的m次方的值
//例子：
Math.pow(5,3)//返回值5*5*5即125以上是博主对JavaScript中的.round()函数的理解，如有其它经验，请各位大神补充，谢谢
参考：关于JavaScript中.round()函数的运用 - CSDN博客
https://blog.csdn.net/weixin_36059749/article/details/52459066
三、js精度问题
现象
原因
计算机的二进制实现和位数限制有些数无法有限表示。就像一些无理数不能有限表示，如 圆周率 3.1415926...，1.3333... 等。JS 遵循 IEEE 754 规范，采用双精度存储（double precision），占用 64 bit。如图
意义
- 1位用来表示符号位
- 11位用来表示指数
- 52位表示尾数
浮点数，比如
此时只能模仿十进制进行四舍五入了，但是二进制只有 0 和 1 两个，于是变为 0 舍 1 入。这即是计算机中部分浮点数运算时出现误差，丢失精度的根本原因。
大整数的精度丢失和浮点数本质上是一样的，尾数位最大是 52 位，因此 JS 中能精准表示的最大整数是 Math.pow(2, 53)，十进制即 9007199254740992。
大于 9007199254740992 的可能会丢失精度
9007199254740992 >> 10000000000000...000 // 共计 53 个 0
9007199254740992 + 1 >> 10000000000000...001 // 中间 52 个 0
9007199254740992 + 2 >> 10000000000000...010 // 中间 51 个 0
实际上
9007199254740992 + 1 // 丢失
9007199254740992 + 2 // 未丢失
9007199254740992 + 3 // 丢失
9007199254740992 + 4 // 未丢失
以上，可以知道看似有穷的数字, 在计算机的二进制表示里却是无穷的，由于存储位数限制因此存在“舍去”，精度丢失就发生了。
想了解更深入的分析可以看这篇论文（又长又臭）：What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic
解决方案
对于整数，前端出现问题的几率可能比较低，毕竟很少有业务需要需要用到超大整数，只要运算结果不超过 Math.pow(2, 53) 就不会丢失精度。
对于小数，前端出现问题的几率还是很多的，尤其在一些电商网站涉及到金额等数据。解决方式：把小数放到位整数（乘倍数），再缩小回原来倍数（除倍数）
// 0.1 + 0.2
(0.1*10 + 0.2*10) / 10 == 0.3 // true
以下是我写了一个对象，对小数的加减乘除运算丢失精度做了屏蔽。当然转换后的整数依然不能超过 9007199254740992。
/**
* floatTool 包含加减乘除四个方法，能确保浮点数运算不丢失精度
*
* 我们知道计算机编程语言里浮点数计算会存在精度丢失问题（或称舍入误差），其根本原因是二进制和实现位数限制有些数无法有限表示
* 以下是十进制小数对应的二进制表示
* 0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…（1001无限循环）
* 0.2 >> 0.0011 0011 0011 0011…（0011无限循环）
* 计算机里每种数据类型的存储是一个有限宽度，比如 JavaScript 使用 64 位存储数字类型，因此超出的会舍去。舍去的部分就是精度丢失的部分。
*
* ** method **
* add / subtract / multiply /divide
*
* ** explame **
* 0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004 （多了 0.00000000000004）
* 0.2 + 0.4 == 0.6000000000000001 （多了 0.0000000000001）
* 19.9 * 100 == 1989.9999999999998 （少了 0.0000000000002）
*
* floatObj.add(0.1, 0.2) >> 0.3
* floatObj.multiply(19.9, 100) >> 1990
*
*/
var floatTool = function() { /*
* 判断obj是否为一个整数
*/
function isInteger(obj) {
return Math.floor(obj) === obj
} /*
* 将一个浮点数转成整数，返回整数和倍数。如 3.14 >> 314，倍数是 100
* @param floatNum {number} 小数
* @return {object}
* {times:100, num: 314}
*/
function toInteger(floatNum) {
var ret = {times: 1, num: 0}
if (isInteger(floatNum)) {
ret.num = floatNum
return ret
}
var strfi = floatNum + ''
var dotPos = strfi.indexOf('.')
var len = strfi.substr(dotPos+1).length
var times = Math.pow(10, len)
var intNum = parseInt(floatNum * times + 0.5, 10)
ret.times = times
ret.num = intNum
return ret
} /*
* 核心方法，实现加减乘除运算，确保不丢失精度
* 思路：把小数放大为整数（乘），进行算术运算，再缩小为小数（除）
*
* @param a {number} 运算数1
* @param b {number} 运算数2
* @param digits {number} 精度，保留的小数点数，比如 2, 即保留为两位小数
* @param op {string} 运算类型，有加减乘除（add/subtract/multiply/divide）
*
*/
function operation(a, b, op) {
var o1 = toInteger(a)
var o2 = toInteger(b)
var n1 = o1.num
var n2 = o2.num
var t1 = o1.times
var t2 = o2.times
var max = t1 > t2 ? t1 : t2
var result = null
switch (op) {
case 'add':
if (t1 === t2) { // 两个小数位数相同
result = n1 + n2
} else if (t1 > t2) { // o1 小数位 大于 o2
result = n1 + n2 * (t1 / t2)
} else { // o1 小数位 小于 o2
result = n1 * (t2 / t1) + n2
}
return result / max
case 'subtract':
if (t1 === t2) {
result = n1 - n2
} else if (t1 > t2) {
result = n1 - n2 * (t1 / t2)
} else {
result = n1 * (t2 / t1) - n2
}
return result / max
case 'multiply':
result = (n1 * n2) / (t1 * t2)
return result
case 'divide':
return result = function() {
var r1 = n1 / n2
var r2 = t2 / t1
return operation(r1, r2, 'multiply')
}()
}
} // 加减乘除的四个接口
function add(a, b) {
return operation(a, b, 'add')
}
function subtract(a, b) {
return operation(a, b, 'subtract')
}
function multiply(a, b) {
return operation(a, b, 'multiply')
}
function divide(a, b) {
return operation(a, b, 'divide')
} // exports
return {
add: add,
subtract: subtract,
multiply: multiply,
divide: divide
}
}();
// toFixed 修复
function toFixed(num, s) {
var times = Math.pow(10, s)
var des = num * times + 0.5
des = parseInt(des, 10) / times
return des + ''
}
相关：
http://0.30000000000000004.com
http://docs.oracle.com/cd/E19957-01/806-3568/ncg_goldberg.html
https://www.cnblogs.com/panpanwelcome/p/7109718.html