python雙精度
❶ python如何列印雙精度浮點數後面的0
查看round函數,可以設置保留的小數點位數,例子:
print "round(80.23456, 2) : ", round(80.23456, 2)
print "round(100.000056, 3) : ", round(100.000056, 3)
print "round(-100.000056, 3) : ", round(-100.000056, 3)
❷ python浮點數精度問題
原因如下:
出現上面的情況,主要還是因浮點數在計算機中實際是以二進制保存的,有些數不精確。
比如說: 0.1是十進制,轉化為二進制後它是個無限循環的數:
0.
而python是以雙精度(64)位來保存浮點數,多餘的位會被截掉,所以看到的是0.1,但在電腦上實際保存的已不是精確的0.1,參與運算後,也就有可能點誤差。
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[Python3]計算高精確度的浮點數方法
decimal 模塊的"getcontext"和"Decimal"方法
getcontext().prec = 2 #設置精度
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decimal模塊中,可以通過整數,字元串或原則構建decimal.Decimal對象。如果是浮點數,特別注意因為浮點數本身存在誤差,需要先將浮點數轉化為字元串。
當然精度提升的同時,肯定帶來的是性能的損失。在對數據要求特別精確的場合(例如財務結算),這些性能的損失是值得的。但是如果是大規模的科學計算,就需要考慮運行效率了。畢竟原生的float比Decimal對象肯定是要快很多的。
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浮點數和整數的比較
值相等,地址不同
❸ python不用decimal輸出高精度
程序需要精確控制區間和數字精度,可以考慮使用numpy擴展庫。
Python的浮點類型為雙精度,取值范圍大,但是精度相對較低。Decimal使用時需要導入模塊,同時只能滿足取值范圍較小和低精準度的用戶,所以很多用戶不使用Decimal。
Python是一門強大的多範式的計算機編程語言,它以程序員的多產、代碼的可讀性、軟體的高質量開發為目標而不斷優化,Python著眼於開發者的生產效率以及軟體質量。
❹ python中float是什麼意思
float(浮點型)是Python基本數據類型中的一種。
float是一種數據類型,叫浮點型數據類型,FLOAT數據類型用於存儲單精度浮點數或雙精度浮點數。浮點數使用 ;IEEE(電氣和電子工程師協會)格式。浮點類型的單精度值具有4個位元組,包括一個符號位、一個8位二進制指數和一個23位尾數。
由於尾數的高順序位始終為 1,因此它不是以數字形式存儲的。此表示形式為float類型提供了一個大約在-3.4E+38~3.4E+38之間的范圍。
python簡介
Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本(shell),隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加,越多被用於獨立的、大型項目的開發。
Python是當今非常流行的編程語言,在互聯網上經常可以看到他的身影。它應用非常廣泛,例如編程、Web開發、機器學習和數據科學等。在最新的tiobe排行中Python甚至超越了Java成為頂級編程語言。
❺ python支持的數據類型
數字:數字類型是不可更改的對象。對變數改變的數字值就是生成/創建新的對象。Python支持多種數字類型:整型、布爾型、雙精度浮點型、十進制浮點型、復數等。
字元串:字元串是不可變類型。就是說改變一個字元串的元素需要新建一個新的字元串,字元串是由獨立的字元組成的,並且這些字元可以通過切片操作順序地訪問。Python裡面通過在引號間包含字元的方式創建字元串,單引號和雙引號的作用是相同的。Python實際上有三類字元串,通常意義的字元串和Unicode字元串實際上都是抽象類basestring的子類。
列表:像字元串類型一樣,列表類型也是序列式的數據類型,字元串只能由字元組成,而且是不可變的,列表則是能保留任意數目的Python對象的靈活的容器。列表不僅可以包含Python的標准類型,可以用用戶定義的對象作為自己的元素。列表可以包含不同類型的對象,要比C或者Python自己的數組類型都要靈活,因為數組類型所有的元素只能是一種類型。列表可以執行pop、sort、reverse等操作。
元組:元組類型在很多操作上跟列表一樣,許多用在列表上的例子在元組上照樣可以用。他們主要不同在於元組是不可變的,或者說是只讀的,所以那些用於更新列表的操作,比如用切片操作來更新一部分元素的操作,就不能用於元組類型。
字典:字典是Python語言中唯一的映射類型。映射類型對象里哈希值(鍵,key) 和指向的對象(值。value)
是一對多的關系。一個字典對象是可變的,它是一個容器類型,能存儲任意個數的Python對象,其中包括其他容器類型。字典類型和序列類型容器類的區別是存儲和訪問數據的方式不同。序列類型只用數字類型的鍵。映射類型可以用其他對象類型做鍵,一般最常用的是用字元串做鍵。字典常見的操作有:字典創建、字典賦值、字典中值的訪問、字典更新、字典元素刪除等操作。
集合。最早出現在Python2.3版本中,通過集合模塊來創建,並通過immutableset類和set類進行訪問。集合有兩種不同的類型,可變集合和不可變集合。可變集合,可以添加和刪除元素,不可變集合則不允許這樣做。
❻ Python求浮點商怎麼輸
python提供了三種浮點值:內置的float與complex類型,以及標准庫的decimal.Decimal類型。
float類型存放雙精度的浮點數,具體取值范圍依賴於構建python的c編譯器,由於精度受限,進行相等性比較不可靠。如果需要高精度,可使用decimal模塊的decimal.Decimal數,這種類型可以准確的表示循環小數,但是處理速度較慢,適合於財政計算。
❼ python數據類型有哪些
Python基本數據類型一般分為:數字、字元串、列表、元組、字典、集合這六種基本數據類型。
其中數字又包含整型(整型又包括標准整型、長整型(Python2.7及之前版本有))、浮點型、復數類型、布爾型(布爾型就是只有兩個值的整型)、這幾種數字類型。列表、元組、字元串都是序列。
1、數字
數字類型是不可更改的對象。對變數改變數字值就是生成/創建新的對象。Python支持多種數字類型:
整型(標准整型和長整型(Python2.7及之前的有這種類型))、布爾型、雙精度浮點型、十進制浮點型、復數。
2、標准整型
int,標准整型,在大多數32位機器上標准整型取值范圍是-2^31到2^31-1,也就是-2147483648~2147483647,如果在64位機器使用64位編譯器,那麼這個系統的標准整型將是64位。
3、布爾型
bool,從Python2.3開始Python中添加了布爾類型。布爾類型有兩種True和False。對於沒有__nozero__方法的對象默認是True。
對於值為0的數字、空集(空列表、空元組、空字典等)在Python中的布爾類型中都是False。
>>>bool(1)
True
>>>bool('a')
True
>>>bool(0)
False
>>>bool('')
False
4、浮點型
float,每個浮點型佔8個位元組(64位),完全遵守IEEE754號規范(52M/11E/1S),其中52個位用於表示底,11個位用於表示指數(可表示的范圍大約是±10**308.25),剩下的一個位表示符號。這看上去相當完美,然而,實際精度依賴於機器架構和創建Python解釋器的編譯器。
浮點型值通常都有一個小數點和一個可選的後綴e(大寫或小寫,表示科學計數法)。在e和指數之間可以用正(+)或負(-)表示指數的正負(正數的話可以省略符號)。
以上是Python核心編程的對浮點型(雙精度浮點型)的說明。經過Python實測浮點型默認長度是24位元組如果超出這個范圍會自動
5、復數類型
complex,在復數中虛數不能單獨存在,它們總是和一個值為0.0的實數部分一起來構成一個復數。復數由實數部分和虛數部分構成。表示虛數的語法:real+imagj。
實數部分和虛數部分都是浮點型。虛數部分必須有後綴j或J。
❽ python中保留兩位小數怎麼表示
這里有三種方法,
round(a,2)'%.2f' % aDecimal('5.000').quantize(Decimal('0.00'))
當需要輸出的結果要求有兩位小數的時候,字元串形式的:'%.2f' % a 方式最好,其次用Decimal。
需要注意的:
1. 可以傳遞給Decimal整型或者字元串參數,但不能是浮點數據,因為浮點數據本身就不準確。
2. Decimal還可以用來限定數據的總位數。
談談關於Python裡面小數點精度控制的問題
基礎
浮點數是用機器上浮點數的本機雙精度(64 bit)表示的。提供大約17位的精度和范圍從-308到308的指數。和C語言裡面的double類型相同。Python不支持32bit的單精度浮點數。如果程序需要精確控制區間和數字精度,可以考慮使用numpy擴展庫。
Python 3.X對於浮點數默認的是提供17位數字的精度。
關於單精度和雙精度的通俗解釋:
單精度型和雙精度型,其類型說明符為float 單精度說明符,double 雙精度說明符。在Turbo C中單精度型佔4個位元組(32位)內存空間,其數值范圍為3.4E-38~3.4E+38,只能提供七位有效數字。雙精度型佔8 個位元組(64位)內存空間,其數值范圍為1.7E-308~1.7E+308,可提供16位有效數字。
相關教程推薦:Python視頻教程以上就是小編分享的關於python中保留兩位小數怎麼表示的詳細內容希望對大家有所幫助,更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章!
❾ python float多少位
浮點數是用機器上浮點數的本機雙精度(64 bit)表示的。提供大約17位的精度和范圍從-308到308的指數。和C語言裡面的double類型相同。Python不支持32bit的單精度浮點數。如果程序需要精確控制區間和數字精度,可以考慮使用numpy擴展庫。
Python 3.X對於浮點數默認的是提供17位數字的精度。
關於單精度和雙精度的通俗解釋:
單精度型和雙精度型,其類型說明符為float 單精度說明符,double 雙精度說明符。在Turbo C中單精度型佔4個位元組(32位)內存空間,其數值范圍為3.4E-38~3.4E+38,只能提供七位有效數字。雙精度型佔8 個位元組(64位)內存空間,其數值范圍為1.7E-308~1.7E+308,可提供16位有效數字。
❿ Python 模擬32bit 浮點數運算
01
「如將Python中的浮點數運算精度限制到32位?」
為什要提出這么怪異的問題。存在即合理~~
提出這個問題的原因是,在用python模擬32位MCU上的程序時,發現兩者的結果有差異。
而差異的地方就是重點。 秉持這種觀點,我就想辦法深挖下去。排除了其他所有的可能,就差計算精度的影響了。
MCU的浮點運算單元是32位的,而Python默認的浮點運算為64位(安裝的64 bit安裝包)
浮點運算的結果如下:
32位浮點數的有效數據位為7位,而以上計算結果明顯超過7位。
02
差異已經很明顯了,那怎麼消除著這種差異~~
方案一:
使用round()控制精度。
No,單精度與雙精度浮點運算差異不止一個round函數,也不止千八百個~~
方案二:
使用decimal模塊
這個還在我的學習計劃中~~
方案三:
stackoverflow.com
問題解決~~
03
使用numpy模塊中的float32完美解決這個問題。
舉個例子~~
End