python双精度

❶ python如何打印双精度浮点数后面的0

查看round函数，可以设置保留的小数点位数，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浮点数精度问题

原因如下：

出现上面的情况，主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的，有些数不精确。

比如说: 0.1是十进制，转化为二进制后它是个无限循环的数：

0.

而python是以双精度(64)位来保存浮点数，多余的位会被截掉，所以看到的是0.1，但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1，参与运算后，也就有可能点误差。

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[Python3]计算高精确度的浮点数方法

decimal 模块的"getcontext"和"Decimal"方法

getcontext().prec = 2 #设置精度

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decimal模块中，可以通过整数，字符串或原则构建decimal.Decimal对象。如果是浮点数，特别注意因为浮点数本身存在误差，需要先将浮点数转化为字符串。

当然精度提升的同时，肯定带来的是性能的损失。在对数据要求特别精确的场合（例如财务结算），这些性能的损失是值得的。但是如果是大规模的科学计算，就需要考虑运行效率了。毕竟原生的float比Decimal对象肯定是要快很多的。

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浮点数和整数的比较

值相等，地址不同

❸ python不用decimal输出高精度

程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。
Python的浮点类型为双精度，取值范围大，但是精度相对较低。Decimal使用时需要导入模块，同时只能满足取值范围较小和低精准度的用户，所以很多用户不使用Decimal。
Python是一门强大的多范式的计算机编程语言，它以程序员的多产、代码的可读性、软件的高质量开发为目标而不断优化，Python着眼于开发者的生产效率以及软件质量。

❹ python中float是什么意思

float(浮点型)是Python基本数据类型中的一种。

float是一种数据类型，叫浮点型数据类型，FLOAT数据类型用于存储单精度浮点数或双精度浮点数。浮点数使用&nbsp；IEEE（电气和电子工程师协会）格式。浮点类型的单精度值具有4个字节，包括一个符号位、一个8位二进制指数和一个23位尾数。

由于尾数的高顺序位始终为 1，因此它不是以数字形式存储的。此表示形式为float类型提供了一个大约在-3.4E+38~3.4E+38之间的范围。

python简介

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。

Python是当今非常流行的编程语言，在互联网上经常可以看到他的身影。它应用非常广泛，例如编程、Web开发、机器学习和数据科学等。在最新的tiobe排行中Python甚至超越了Java成为顶级编程语言。

❺ python支持的数据类型

数字：数字类型是不可更改的对象。对变量改变的数字值就是生成/创建新的对象。Python支持多种数字类型：整型、布尔型、双精度浮点型、十进制浮点型、复数等。
字符串：字符串是不可变类型。就是说改变一个字符串的元素需要新建一个新的字符串，字符串是由独立的字符组成的，并且这些字符可以通过切片操作顺序地访问。Python里面通过在引号间包含字符的方式创建字符串，单引号和双引号的作用是相同的。Python实际上有三类字符串，通常意义的字符串和Unicode字符串实际上都是抽象类basestring的子类。
列表：像字符串类型一样，列表类型也是序列式的数据类型，字符串只能由字符组成，而且是不可变的，列表则是能保留任意数目的Python对象的灵活的容器。列表不仅可以包含Python的标准类型，可以用用户定义的对象作为自己的元素。列表可以包含不同类型的对象，要比C或者Python自己的数组类型都要灵活，因为数组类型所有的元素只能是一种类型。列表可以执行pop、sort、reverse等操作。
元组：元组类型在很多操作上跟列表一样，许多用在列表上的例子在元组上照样可以用。他们主要不同在于元组是不可变的，或者说是只读的，所以那些用于更新列表的操作，比如用切片操作来更新一部分元素的操作，就不能用于元组类型。
字典：字典是Python语言中唯一的映射类型。映射类型对象里哈希值(键，key) 和指向的对象(值。value)
是一对多的关系。一个字典对象是可变的，它是一个容器类型，能存储任意个数的Python对象，其中包括其他容器类型。字典类型和序列类型容器类的区别是存储和访问数据的方式不同。序列类型只用数字类型的键。映射类型可以用其他对象类型做键，一般最常用的是用字符串做键。字典常见的操作有：字典创建、字典赋值、字典中值的访问、字典更新、字典元素删除等操作。
集合。最早出现在Python2.3版本中，通过集合模块来创建，并通过immutableset类和set类进行访问。集合有两种不同的类型，可变集合和不可变集合。可变集合，可以添加和删除元素，不可变集合则不允许这样做。

❻ Python求浮点商怎么输

python提供了三种浮点值：内置的float与complex类型，以及标准库的decimal.Decimal类型。
float类型存放双精度的浮点数，具体取值范围依赖于构建python的c编译器，由于精度受限，进行相等性比较不可靠。如果需要高精度，可使用decimal模块的decimal.Decimal数，这种类型可以准确的表示循环小数，但是处理速度较慢，适合于财政计算。

❼ python数据类型有哪些

Python基本数据类型一般分为：数字、字符串、列表、元组、字典、集合这六种基本数据类型。

其中数字又包含整型(整型又包括标准整型、长整型(Python2.7及之前版本有)）、浮点型、复数类型、布尔型(布尔型就是只有两个值的整型)、这几种数字类型。列表、元组、字符串都是序列。

1、数字

数字类型是不可更改的对象。对变量改变数字值就是生成/创建新的对象。Python支持多种数字类型：

整型(标准整型和长整型(Python2.7及之前的有这种类型))、布尔型、双精度浮点型、十进制浮点型、复数。

2、标准整型

int，标准整型，在大多数32位机器上标准整型取值范围是-2^31到2^31-1，也就是-2147483648~2147483647，如果在64位机器使用64位编译器，那么这个系统的标准整型将是64位。

3、布尔型

bool，从Python2.3开始Python中添加了布尔类型。布尔类型有两种True和False。对于没有__nozero__方法的对象默认是True。

对于值为0的数字、空集（空列表、空元组、空字典等）在Python中的布尔类型中都是False。

>>>bool(1)
True
>>>bool('a')
True
>>>bool(0)
False
>>>bool('')
False

4、浮点型

float，每个浮点型占8个字节（64位），完全遵守IEEE754号规范（52M/11E/1S）,其中52个位用于表示底，11个位用于表示指数（可表示的范围大约是±10**308.25），剩下的一个位表示符号。这看上去相当完美，然而，实际精度依赖于机器架构和创建Python解释器的编译器。

浮点型值通常都有一个小数点和一个可选的后缀e（大写或小写，表示科学计数法）。在e和指数之间可以用正（+）或负（-）表示指数的正负（正数的话可以省略符号）。

以上是Python核心编程的对浮点型(双精度浮点型)的说明。经过Python实测浮点型默认长度是24字节如果超出这个范围会自动

5、复数类型

complex，在复数中虚数不能单独存在，它们总是和一个值为0.0的实数部分一起来构成一个复数。复数由实数部分和虚数部分构成。表示虚数的语法：real+imagj。

实数部分和虚数部分都是浮点型。虚数部分必须有后缀j或J。

❽ python中保留两位小数怎么表示

这里有三种方法，
round(a,2)'%.2f' % aDecimal('5.000').quantize(Decimal('0.00'))
当需要输出的结果要求有两位小数的时候，字符串形式的：'%.2f' % a 方式最好，其次用Decimal。
需要注意的：
1. 可以传递给Decimal整型或者字符串参数，但不能是浮点数据，因为浮点数据本身就不准确。
2. Decimal还可以用来限定数据的总位数。
谈谈关于Python里面小数点精度控制的问题
基础
浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。

Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。

关于单精度和双精度的通俗解释：
单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精度说明符，double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效数字。双精度型占8 个字节（64位）内存空间，其数值范围为1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效数字。
相关教程推荐：Python视频教程以上就是小编分享的关于python中保留两位小数怎么表示的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

❾ python float多少位

浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。

Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。

关于单精度和双精度的通俗解释：

单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精度说明符，double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效数字。双精度型占8 个字节（64位）内存空间，其数值范围为1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效数字。

❿ Python 模拟32bit 浮点数运算

01

“如将Python中的浮点数运算精度限制到32位？”

为什要提出这么怪异的问题。存在即合理~~

提出这个问题的原因是，在用python模拟32位MCU上的程序时，发现两者的结果有差异。

而差异的地方就是重点。 秉持这种观点，我就想办法深挖下去。排除了其他所有的可能，就差计算精度的影响了。

MCU的浮点运算单元是32位的，而Python默认的浮点运算为64位（安装的64 bit安装包）

浮点运算的结果如下：

32位浮点数的有效数据位为7位，而以上计算结果明显超过7位。

02

差异已经很明显了，那怎么消除着这种差异~~

方案一：

使用round()控制精度。

No，单精度与双精度浮点运算差异不止一个round函数，也不止千八百个~~

方案二：

使用decimal模块

这个还在我的学习计划中~~

方案三：

stackoverflow.com

问题解决~~

03

使用numpy模块中的float32完美解决这个问题。

举个例子~~

End