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python中浮点数的处理

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。 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...

n = float(raw_input('please input a float num:'))

和C语言很类似,两种方法,强制类型转换或隐式类型转换 示例代码: #未转换类型print 5/3#强制类型转换:print 5/float(3)#隐式类型转换print 5.0/3结果:

1、修改被除数的值为带小数点的形式即可得到浮点值,这种方法在被除数事先知道的情况下才可以采用有效,而这种情况意味着被除数的值是写死的、固定的,在绝大多数的情况下是不可行的; 2、在进行除法运算前导入一个实除法的模块,即可在两个整数...

需要怎么处理浮点数呢? 比如说有浮点数: a = 1.1111111变为整数: int(a)#1精度控制: round(a, 2)#1.11

#py2.7#coding=utf-8a = 12.12300 #结果要求为12.123 b = 12.00 #结果为12c = 200.12000 #结果为200.12d = 200.0 #结果为200print 'a==>',[str(a),int(a)][int(a)==a]print 'b==>',[str(b),int(b)][int(b)==b]print 'c==>',[str(c),int(c)][int(...

方法>>> import math >>> math.pi 3.141592653589793 >>> '%f'%math.pi '3.141593' >>> '%.30f'%math.pi '3.141592653589793115997963468544' >>> print '%.30f'%math.pi 3.141592653589793115997963468544

不是Python的不准确,是C/C++....都是这样,都有一个精度问题 >>> from decimal import * >>> getcontext().prec = 6 >>> Decimal(1) / Decimal(7) Decimal('0.142857') >>> getcontext().prec = 28 >>> Decimal(1) / Decimal(7) Decimal('0.142...

python 2.6 $amp;>amp;>amp;$gt; import sys $amp;>amp;>amp;$gt; sys.float_info sys.floatinfo(max=1.7976931348623157e+308, max_exp=1024, max_10_exp=308, min=2.2250738585072014e-308, min_exp=-1021, min_10_exp=-307, dig=15, mant_dig...

>>> a = 1.23456789 >>> b = "%.4f" % a >>> print b 1.2346 是要这样的效果吗?

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