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  • 双精度浮点数(double)是计算机使用的一种数据类型,使用 64 位(8字节) 来存储一个浮点数。下面这篇文章主要给大家总结介绍了关于Python中浮点数精度处理的技巧,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
  • Python中浮点数精度处理

    千次阅读 2018-02-27 18:16:09
    from: Python中浮点数精度处理 Python中,浮点数运算,经常会碰到如下情况: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...

    from:

    Python中浮点数精度处理


    Python中,浮点数运算,经常会碰到如下情况:


    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:
    0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100
    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,特别是金融邻域里面,对精度更是要求更高,如何在Python中获取特定位数精度值?

    方法一】利用round方法:



    方法二】利用decimal模块:


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  • 3-8 Python中浮点数和布尔型

    千次阅读 2017-03-08 22:06:37
    Python中浮点数和布尔型 Python中浮点数和布尔型 3-8 Python中整数和浮点数 3-9 Python中布尔类型3-8 Python中整数和浮点数Python支持对整数和浮点数直接进行四则混合运算,运算规则和数学上的四则运算规则完全一致...

    Python中浮点数和布尔型

    3-8 Python中整数和浮点数

    Python支持对整数和浮点数直接进行四则混合运算,运算规则和数学上的四则运算规则完全一致。

    基本的运算:

    1 + 2 + 3   # ==> 6
    4 * 5 - 6   # ==> 14
    7.5 / 8 + 2.1   # ==> 3.0375

    使用括号可以提升优先级,这和数学运算完全一致,注意只能使用小括号,但是括号可以嵌套很多层:

    (1 + 2) * 3    # ==> 9
    (2.2 + 3.3) / (1.5 * (9 - 0.3))    # ==> 0.42145593869731807

    和数学运算不同的地方是,Python的整数运算结果仍然是整数,浮点数运算结果仍然是浮点数:

    1 + 2    # ==> 整数 3
    1.0 + 2.0    # ==> 浮点数 3.0

    但是整数和浮点数混合运算的结果就变成浮点数了:

    1 + 2.0    # ==> 浮点数 3.0

    为什么要区分整数运算和浮点数运算呢?这是因为整数运算的结果永远是精确的,而浮点数运算的结果不一定精确,因为计算机内存再大,也无法精确表示出无限循环小数,比如 0.1 换成二进制表示就是无限循环小数。

    那整数的除法运算遇到除不尽的时候,结果难道不是浮点数吗?我们来试一下:

    11 / 4    # ==> 2

    令很多初学者惊讶的是,Python的整数除法,即使除不尽,结果仍然是整数,余数直接被扔掉。不过,Python提供了一个求余的运算 % 可以计算余数:

    11 % 4    # ==> 3

    如果我们要计算 11 / 4 的精确结果,按照“整数和浮点数混合运算的结果是浮点数”的法则,把两个数中的一个变成浮点数再运算就没问题了:

    11.0 / 4    # ==> 2.75

    任务

    请计算 2.5 + 10 / 4 ,并解释计算结果为什么不是期望的 5.0 ?

    请修复上述运算,使得计算结果是 5.0

    答案

    #   print 2.5 + 10 / 4 改为:
    
    print 2.5 + 10.0 / 4

    3-9 Python中布尔类型

    我们已经了解了Python支持布尔类型的数据,布尔类型只有True和False两种值,但是布尔类型有以下几种运算:

    与运算:只有两个布尔值都为 True 时,计算结果才为 True。

    True and True   # ==> True
    True and False   # ==> False
    False and True   # ==> False
    False and False   # ==> False

    或运算:只要有一个布尔值为 True,计算结果就是 True。

    True or True   # ==> True
    True or False   # ==> True
    False or True   # ==> True
    False or False   # ==> False

    非运算:把True变为False,或者把False变为True:

    not True   # ==> False
    not False   # ==> True

    布尔运算在计算机中用来做条件判断,根据计算结果为True或者False,计算机可以自动执行不同的后续代码。

    在Python中,布尔类型还可以与其他数据类型做 and、or和not运算,请看下面的代码:

    a = True
    print a and 'a=T' or 'a=F'

    计算结果不是布尔类型,而是字符串 ‘a=T’,这是为什么呢?

    • 因为Python把0、空字符串”和None看成 False,其他数值和非空字符串都看成 True,所以:
    True and 'a=T' 计算结果是 'a=T'
    继续计算 'a=T' or 'a=F' 计算结果还是 'a=T'

    要解释上述结果,又涉及到 and 和 or 运算的一条重要法则:短路计算。

    1. 在计算 a and b 时,如果 a 是 False,则根据与运算法则,整个结果必定为 False,因此返回 a;如果 a 是 True,则整个计算结果必定取决与 b,因此返回 b。

    2. 在计算 a or b 时,如果 a 是 True,则根据或运算法则,整个计算结果必定为 True,因此返回 a;如果 a 是 False,则整个计算结果必定取决于 b,因此返回 b。

    所以Python解释器在做布尔运算时,只要能提前确定计算结果,它就不会往后算了,直接返回结果。

    任务\
    请运行如下代码,并解释打印的结果:

    a = 'python'
    print 'hello,', a and 'world'
    b = ''
    print 'hello,', b and 'world'
    a = 'python'
    print 'hello,', a or 'world'
    b = ''
    print 'hello,', b or 'world'

    答案:

    hello, python
    hello, world
    hello, world
    hello, 
    展开全文
  • 我们不难发现python中浮点数的精度是存在问题的,这其中的原因是什么呢? 首先十进制的有理数表达是怎样的呢: 满足: x10n\frac{x}{10^n}10nx​ 其中x≠∞x\neq \inftyx̸​=∞, n∈Nn\in Nn∈N的表达,自然而然二...

    python中的浮点数精度问题

    0.1 + 0.2
    
    0.30000000000000004
    

    我们不难发现python中浮点数的精度是存在问题的,这其中的原因是什么呢?

    首先十进制的有理数表达是怎样的呢:

    满足: x10n\frac{x}{10^n} 其中xx\neq \infty, nNn\in N的表达,自然而然二进制中有理数就满足:

    x2n\frac{x}{2^n} 其中x̸=x\not= \infty, nNn\in N


    而0.1 和 0.2 都不满足

    Round(四舍六入五成双)中的风险

    round(0.135, 2)
    
    0.14
    
    round(0.235, 2)
    
    0.23
    

    我们看到0.135做到了, 而0.235却失败了。这也是由’精度’问题导致的。在我们严格要求精度的时候怎么解决呢?

    # 导入十进制数据或金融数据
    from decimal import Decimal
    x = Decimal('0.235')  # 字符串可以对数据精确表达,float本身就已经有可能是无理数了,精度就已经缺失了
    round(x, 2)
    
    Decimal('0.24')
    
    展开全文
  • Python中浮点数格式

    2017-12-09 15:12:50
    例:保留两位,打印计算结果前加: '%.2f'%

    例:保留两位,打印计算结果前加:

    '%.2f'%


    展开全文
  • 带小数点的数字在python中统称为浮点数,小数点可出现在数字的任何位置,但结果包含小数位数可能是不正确的 如0.2+0.1=0.3000000000000004 3*0.1=0.300000000000004 转载于:...
  • python中浮点数运算问题

    千次阅读 2018-01-24 21:52:44
    这是因为小数以二进制形式表示时的 ...所以在python中 不建议直接将两个浮点数进行大小比较,或者做精确的计算 ,往往会得到意想不到的结果。 当然,如果非要用,可以参考decimal 模块 的相关内容。
  • python中浮点数保留精度问题

    千次阅读 2018-12-05 14:24:51
    最近遇到要将float保留指定位数问题,python2.7和python3的处理方式是不是一样的。 参考下面的博文: https://blog.csdn.net/flysky2015/article/details/77854080
  • python当中浮点数为float,整数为int,浮点数转换为整数有四种方式,这四种方式之间也有相应的区别,掌握了他们之间的不同,我们就可以根据实际情景选取合适的转换方式: int(1.5) #结果为1 #int()函数 只保留整数...
  • A=4.2 B=2.1 A+B=6.30000001 (A+B) == 6.3 FALSE from decimal import Decimal a=Decimal("4.2") b=Decimal("2.1") a+b print(a+b) (a+b) == Decimal("6.3") true
  • 并不是完全准确的,因此要注意!!
  • 大家好,老 Amy 来了。之前就意识到一个问题,但是最近又有...是的,浮点数在运算过程并没有保证完全精确,是什么原因导致了这种现象呢?很多朋友就会窃喜:“这不就是 Python 的 bug 嘛~” 但实际上,这并不是 Pyth
  • 问题 昨天遇到一个问题,在 6....网上有人说,因为在计算机里面,小数是不精确的,例如 1.115 在计算机实际上是 1.114999999999999991182,所以当你对这个小数精确到小数点后两位的时候,实际上小数点后第三位是...
  • 链接: https://www.cnblogs.com/chenfulin5/p/7813791.html

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