x = 1 # integer x = 1.0 # decimal (floating point) Python 會從 int 類型的內建資料建立整數,並以 float 的執行個體形式建立小數 (浮點數)。 Python 內建 type() 函式會傳回變數的資料類型。 下列程式碼會輸出資料類型:python 複製 x = 1 print(type(x)) # outputs: <class 'int'> x = 1.0...
quantize(Decimal('1.'), rounding=ROUND_UP) Decimal('8') 如上所示,getcontext() 函数访问当前上下文并允许更改设置。 这种方法满足大多数应用程序的需求。 对于更高级的工作,使用 Context() 构造函数创建备用上下文可能很有用。 要使用备用活动,请使用 setcontext() 函数。 根据标准,decimal 模块提供了两个...
x = 1 # integer x = 1.0 # decimal (floating point) Python 根据名为 int 的内置数据类型创建整数,并将小数(浮点数)作为 float 的实例。 Python 的内置 type() 函数返回变量的数据类型。 以下代码输出数据类型:Python 复制 x = 1 print(type(x)) # outputs: <class 'int'> x = 1.0 print(type...
decimal.FloatOperation: [<class 'decimal.FloatOperation'>] >>>Decimal('3.5')==3.5 True 3.3 新版功能. 新Decimal 的重要性仅由输入的位数决定。 上下文精度和舍入仅在算术运算期间发挥作用。 >>>getcontext().prec=6 >>>Decimal('3.0') Decimal('3.0') >>>Decimal('3.1415926535') Decimal('3.14159265...
Decimal 数字的表示是完全精确的。 相比之下,1.1 和2.2 这样的数字在二进制浮点中没有精确的表示。 最终用户通常不希望 1.1 + 2.2 如二进制浮点数表示那样被显示为 3.3000000000000003。精确性延续到算术中。 在十进制浮点数中,0.1 + 0.1 + 0.1 - 0.3 恰好等于零。 在二进制浮点数中,结果为 5.5511151231257827e...
quantize(Decimal('1.'), rounding=ROUND_UP) Decimal('8') 如上所示,getcontext() 函数访问当前上下文并允许更改设置。 这种方法满足大多数应用程序的需求。 对于更高级的工作,使用 Context() 构造函数创建备用上下文可能很有用。 要使用备用活动,请使用 setcontext() 函数。 根据标准,decimal 模块提供了两个...
Decimal numbers include special values such as NaN which stands for “Not a number”, positive and negative Infinity, and -0. >>> getcontext().prec = 28 >>> Decimal(10) Decimal('10') >>> Decimal('3.14') Decimal('3.14') >>> Decimal(3.14) Decimal('...
number = 0.9124325345 # 百分比 fstring = f'Percentage format for number with two decimal places: {number:.2%}' print(fstring) # Percentage format for number with two decimal places: 91.24% # 保留小数点后3位 fstring = f'Fixed point format for number with three decimal places: {number:.3f...
>>> from math import pi >>> print(f'Pi, rounded to three decimal places, is {pi:.3f}.') Pi, rounded to three decimal places, is 3.142. >>> from datetime import datetime >>> print(f'Current time is {datetime.now():%H:%M}.') Current time is 21:39. f-strings 的另一个好处...
>>>Decimal('NaN') Decimal('NaN') >>>Decimal('-Infinity') Decimal('-Infinity') 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) ...