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&nbsp；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