整数:int---取值无范围 浮点数: (1)float(无双精度和单精度之分 )---取值有范围但是几乎可以忽略,约10^-16 (2)浮点数的运算可能会存在不确定尾数:例如:0.1+0.2=0.3000000003 (3)在做判等的时候,0.1+0.2==0.3 会输出false,因此使用round(x,d)函数---对数字x进行d位的四舍五入,round(0.1+0.2)==0.3...
Python 浮点数类型的精度问题 精度损失# 在Python 中,浮点数表示的精度有限,当我们对大数进行运算时,如果所得的结果是以浮点数表示的,就需要考虑到结果的精度损失问题 Copy >>> a = 1234567890987654321 >>> a / 3 4.115226303292181e+17 所以如果确定所有的计算过程都只需要用到整数的话,我们可以采用地板除来代...
python基础|利用pandas导入数据|excel csv txt|格式转化 数据泥石流up 5.0万 11 python基础|数据连接|merge|可以替代SQL的join吗? 数据泥石流up 3076 1 python基础|数据处理|排序|排名|频数|频率|sort_values|rank|value_counts 数据泥石流up 3510 0 python基础|数据透视表和交叉表|pivot_table|crosstab|可以替...
由于硬件内部二进制运算的限制使得浮点数无法进行高精度的数学运算,往往使用()代替浮点数实现准确的高精度运算,python中标准库()的数字类型()正是使用这种方法实现高精度浮点数运算 正确答案:整数decimalDecimal分析:decimal标准库提供了十进制浮点运算支持,可调用decimal.Decimal()函数进行转换 点击查看答案 ...
A、Tensorflow2.0中所有的张量都可以通过.numpy()方法,得到其对应的NumPy数组 B、改变张量中的数据类型时,一般是将低精度的数据向高精度的转换 C、tf.constant()创建张量时,value参数可以为数字、Python列表或Numpy数组等 D、TensorFlow创建浮点数张量时,默认的浮点数是64位 点击查看答案进入小程序搜题 你可能喜欢...