1.导入decimal模块 在使用decimal模块之前，我们需要先导入它。示例代码：import decimal 2.设置精确度 为了进行高精度计算，我们可以通过设置精度来控制浮点数的小数位数。示例代码：decimal.getcontext().prec = 10 3.使用decimal进行计算 在设置好精度后，我们可以使用decimal模块的Decimal函数进行高精度的计算。示例代...
Tom is18years old,has88.880000dollors 2、浮点数精度控制 使用 辅助符号 " m.n " 可以控制数据的 宽度 和 精度 ; m 用于控制宽度 , 如果 设置的 宽度 小于 数字本身的宽度 , 该设置不生效 ; n 用于控制小数点的精度 , 最后一位会进行四舍五入 ; 浮点数精度控制示例 : 设置宽度 :%3d用于设置宽度为 ...
print("0.2+0.1=",Decimal(0.2+0.1)+0) print("指定精度") getcontext().prec=5 #指定取5位数字,包括整数部分(同样四舍五入),不抹去最右边的0 print("110.3+0.1=",Decimal(110.3+0.1)+0) #需要有运算符如”+、-”,才能指定精度 getcontext().prec=50 #可以在提高精度的基础上再提高精度 print("0....
getcontext().prec=4# 设置浮点数精度为4位num=Decimal(1)/Decimal(7)print(num)# 输出结果: 0.1429 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在上述代码中,我们使用decimal模块创建了一个精确的浮点数num,并设置了精度为4位。通过调整getcontext().prec的值,可以改变浮点数的精度。 3. 使用numpy库 numpy是Python科学计算...
使用decimal模块：decimal模块提供了Decimal数据类型，它可以进行高精度的十进制运算。设置容差值：在进行浮点数比较时，设置一个非常小的容差值来判断两个浮点数是否“足够接近”。避免不必要的浮点数运算：如果可能，尽量在整数范围内进行运算，然后再将结果转换为浮点数。了解并使用数学库的特定功能：例如，numpy库提供...
python的decimal模块中的Decimal()方法可以用来解决float浮点数运算过程中的精度问题,需要注意的一点是,传入Decimal()方法中的参数应当为浮点数类型的字符串,比如"1.02",否则仍然会出现精度的问题,实例代码如下: >>>importdecimal>>>decimal.Decimal(1.01)#如果是以浮点数为参数,返回值的精度如下Decimal('1.01000000000000...
getcontext().prec = 4 设置精度为4位小数 a = Decimal('0.1') b = Decimal('0.2') c = a + b print(c) 输出:0.3000 2、使用round函数 在进行浮点数运算后,可以使用round函数对结果进行四舍五入,以保留指定的小数位数,这样可以在一定程度上解决精度损失的问题,需要注意的是,round函数只能对浮点数进行...
python 浮点数精度问题 2.0 == 2.000 当然,显而易见,应该是相等的, >>> 2.0 == 2.000 True True >>> 2.0 == 2 True 但是,如果有很小的浮点尾数呢? >>>2.0==2.000000000000000000000000001True 。。。>>>2.0==2.0000000000000000001True>>>2.0==2.0000000000000001True>>>2.0==2.000000000000001False>>>2.0==...
因为浮点数只有52位有效数字,从第53位开始,就舍入了。这样就造成了标题里提到的”浮点数精度损失“问题。 舍入(round)的规则为“0 舍 1 入”,所以有时候会稍大一点有时候会稍小一点。 Python 的浮点数类型有一个 .hex()方法,调用能够返回该浮点数的二进制浮点数格式的十六进制版本。这话听着有点绕,其实...