在Python中,float类型基于IEEE 754标准,并使用64位来表示浮点数。然而,由于float在内部使用二进制表示法,它无法精确表示一些十进制小数。例如,0.1在二进制表达中是一个无限循环小数,因此无法在float类型中精确表示。这种内在的限制导致了著名的“浮点数陷阱”,如下面的例子所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 pr
一、数值类型 1.整型 int既是类型,又是转换函数 #运行结果为3 print(int(3.2)) 1. 2. 2.浮点型 float浮点型采用二进制存储,数值不确定 #运行结果0.7000000000000001 print(1-0.1-0.1-0.1) 1. 2. float既是类型,又是转换函数 #运行结果为3.0 print(float(3)) 1. 2. decimal类型数值精确 from decimal ...
Decimal+__init__(value)Float+__init__(value) 完整代码示例 将上述代码整合到一起,我们将得到一个完整的 Python 示例: #从decimal模块中导入Decimal类fromdecimalimportDecimal# 创建一个Decimal实例,使用字符串表示法decimal_value=Decimal('3.14')# 将Decimal对象转换为float类型float_value=float(decimal_value)...
>>> Decimal("1e9999999999999999999") Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> decimal.InvalidOperation: [<class 'decimal.InvalidOperation'>] 在3.3 版更改. Decimal 数字能很好地与 Python 的其余部分交互。 以下是一个小小的 decimal 浮点数飞行马戏团: >>> data...
[python] view plain copy import decimal d = decimal.Decimal('0.123456') for i in range(4): decimal.getcontext().prec = i print i, ':', d, d * 1 要改变精度,可以直接为这个属性赋一个新值。 3. 取整 取整有多种选择,以保证值在所需精度范围内。
>>> Decimal("1e9999999999999999999") Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> decimal.InvalidOperation: [<class 'decimal.InvalidOperation'>] 在3.3 版更改. 小数与 Python 的其余部分很好地交互。 这是一个小的十进制浮点飞行杂技团: >>> data = list(map(Decim...
python中 decimal不能直接应用于float数据 今天将程序部署到linux服务器上,出现很奇怪的现象。 在windows上运行正常的decimal,到了linux环境下不能正常运行,报出下面的错误。 代码为: income = get_dashboard_revenue(Project_id) TWOPLACES = Decimal(10)** -2...
>>> Decimal("1e9999999999999999999") Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> decimal.InvalidOperation: [<class 'decimal.InvalidOperation'>] 在3.3 版更改. 小数与 Python 的其余部分很好地交互。 这是一个小的十进制浮点飞行杂技团: >>> data = list(map(Decim...
>>> Decimal("1e9999999999999999999") Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> decimal.InvalidOperation: [<class 'decimal.InvalidOperation'>] 在3.3 版更改. 小数与 Python 的其余部分很好地交互。 这是一个小的十进制浮点飞行杂技团: >>> data = list(map(Decim...
如果FloatOperation 信号被捕获,构造函数中的小数和浮点数的意外混合或排序比较会引发异常 >>> >>> c = getcontext() >>> c.traps[FloatOperation] = True >>> Decimal(3.14) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> decimal.FloatOperation: [<class 'decimal...