所以如果 Python 的 float 类型的 __str__() 和 __repr__() 方法选择返回一个 15 位的小数,那么就不会出现本文讨论的第一个问题了。不论是早期的“0.10000000000000001”还是本文中出现的“0.30000000000000004”或者“0.7999999999999999”,我们可以看到它的不精确都是因为保存了过多位的有效数字,16 或 17 。 从...
def float_to_str(f, precision=2): """ 将浮点数转换为指定精度的字符串 参数: f (float): 要转换的浮点数 precision (int): 指定的精度,默认为两位小数 返回: str: 表示指定精度的浮点数的字符串 """ return format(f, f'.{precision}f') # 示例 num = 123.456789 print(float_to_str(num)) ...
只有相同类型的变量才可以进行运算,若不同类型的变量进行运算,可以使用转型 例如:6 为整型(int 类型)变量,’ 6 ’ 为字符串变量(str 类型),若直接执行 6 + ’ 6 ’ 会报类型错误 TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘int’ and ‘str’ 。通过 int 将字符串变量转换为整型变量之后两变量可...
整型与浮点型 整形:int 浮点型:float 这里提一下,很多其他语言中浮点型会分成单精度的float,以及双精度的double,但在python里,只有float,但其实是双精度的。 对。。。在python中就只有int,float这两种数字类型。(本系列所有都建立在python3中,所提python也是指python3.x) 在python中,有一个方法可以看数据的类型...
如果需要将浮点数转换为字符串类型，可以使用`str()`函数；如果需要更灵活地格式化浮点数，可以使用格式化字符串。常见问题和解决方案 处理浮点数时可能会出现一些问题，例如精度问题、计算误差等。以下是几种常见的解决方案：精度问题：由于浮点数本身的精度限制，直接比较两个浮点数可能会产生误差。为了避免精度问题，...
所以如果 Python 的 float 类型的str() 和repr() 方法选择返回一个 15 位的小数,那么就不会出现本文讨论的第一个问题了。不论是早期的“0.10000000000000001”还是本文中出现的“0.30000000000000004”或者“0.7999999999999999”,我们可以看到它的不精确都是因为保存了过多位的有效数字,16 或 17 。从下面的脚本中可以...
Python中的浮点数转换为字符串不会造成精度损失。这是因为Python使用双精度浮点数来表示浮点数,它们具有足够的精度来保持浮点数的准确性。 在Python中,可以使用内置的str()函数将浮点数转换为字符串。例如: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 num=3.14159str_num=str(num)print(str_num)# 输出: "3.1415...
经过一些搜索,发现NumPy提供一个相对更高精度的数值类型numpy.float128()(或者numpy.longdouble(), numpy.longfloat()),根据字面意思就是128位精度的浮点数。经过测试,它的精度确实比64位“稍高”,如下图所示,可以看到,使用了numpy.float128()之后,输出的结果更加接近真实值0.3。
浮点数类型(float) 浮点数也就是小数,至于为啥这么叫,咱们记住就行。在Python中,浮点数类型(float)是一种用于表示实数(包括小数)的数据类型。浮点数类型是Python的内置类型之一,用于处理带有小数部分的数值。所以3和3.0是不同的类型的。 在Python中,浮点数的表示形式采用IEEE 754标准,可以表示具有一定精度的实数。浮...