Python提供了三个内置函数来创建float类型的对象,它们分别是float()、int()和eval()。其中,float()可以将其他数据类型转换为float类型。示例代码:a = float(5)b = float("3.14")print(a)print(b)输出结果:5.03.14 精确度控制 在进行浮点数计算时,我们可能会遇到精度丢失的问题。为了解决这个问题,Pytho...
1、直接赋予变量。如果该数值没有小数,需补充后缀".0",否则解释器认为是int型。 2、使用构造器float()创建float实例。如果没有输入参数,创建的float实例为"0.0"。 >>> float() 0.0 >>> float(22) 22.0 >>> float(22.22) 22.22 >>> float("22.22") 22.22 >>> float("22.22a") Traceback (most recen...
在Python中,float 类型用于表示浮点数,其精度取决于底层C语言实现的 double 类型。具体来说,Python中的 float 通常是遵循IEEE 754双精度浮点数标准。 1. 确定Python中float类型的标准精度 IEEE 754双精度浮点数标准提供了大约15-17位十进制数字的精度。这意味着,对于大多数浮点数运算,结果的有效数字位数通常在这个范...
1.1.2 小数 数据类型:float 只要有浮点型(float)数据参与运算,结果就是浮点型(float)数据 浮点数计算有时不能得到精确结果,但得到的结果无限接近于精确结果 产生这种现象的原因:计算机在计算时要转换为二进制进行计算 1.2 布尔值和空值 布尔值:True 和 False, 用于做逻辑判断 布尔值属于特殊的整型变量,它们的值为...
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。
比较float数据类型时需要注意精度问题。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。因此,比较浮点数时通常采用一些技巧来避免精度问题。例如:num1 = 0.1 + 0.2 num2 = 0.3 print(num1 == num2) # False,因为精度问题,num1实际值略小于num2 为了避免精度问题,我们可以采用一些...
print(0.1+0.2==0.3)# 输出False 这个例子中,人们可能期望表达式结果为True,但由于浮点数的精度问题,实际输出为False。 使用Decimal模块提供精确度 针对float类型的这一局限性,Python提供了一个Decimal模块,该模块基于十进制算术,可更精确地表示十进制小数。Decimal完全用Python编写,可以控制计算中的舍入、精度等。以下...
>>> float.fromhex('0x1.8p+1') == float.fromhex('0x3.0p+0')True 一般我们用十六进制科学计数法来表示 3.0 这个数时,都会这么写“0×3.0p+0”。但是 Python 会这么写“0×1.8p+1”,即“1.1000”小数点右移一位变成“11.000”——确实还是 3.0 。就是因为这个 1 是直接遗传自二进制格式的。而我一...
1、浮点数精度问题 在上一篇博客【Python】字符串 ③ ( Python 字符串格式化 | 单个占位符 | 多个占位符 | 不同类型的占位符 )中 , 拼接字符串中 , float 浮点类型出现如下情况 , 小数点后有 6 位 ; 代码示例 : 代码语言:javascript 复制 # 不通过类型的占位符 ...