print(result) # 输出结果 5.111111111 decimal模块特别适合财务计算或其他需要高精度的应用场景。 五、使用numpy库 numpy库是Python中非常强大的科学计算库,提供了多种数据类型,包括高精度的浮点类型。通过numpy库,可以方便地进行矩阵运算和高精度浮点数运算。 import numpy as np num
对于需要高精度的计算场景,round()函数的精度和控制选项有限。 二、使用格式化字符串 格式化字符串可以控制浮点数的显示精度。可以使用不同的格式化方式来实现,例如f-string或str.format()方法。 num = 3.141592653589793 formatted_num = "{:.2f}".format(num) print(formatted_num) # 输出 3.14 使用f-string fo...
number = 123.456789 formatted_number = f"{number:.2f}" print(formatted_number) # 输出: 123.46 这里,f"{number:.2f}"的作用与"{:.2f}".format(number)相同。 3. 设置全局浮点数打印精度 虽然Python没有直接提供设置全局浮点数打印精度的函数,但你可以通过重写float类的__str__或__repr__方法来实现...
float_number=3.141592653589793# 使用f-string来打印精度print(f"保留两位小数:{float_number:.2f}")print(f"保留四位小数:{float_number:.4f}") 1. 2. 3. 4. 5. 输出结果为: 保留两位小数: 3.14 保留四位小数: 3.1416 1. 2. 使用format()方法 另一种方式是使用format()方法: float_number=3.14159265...
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...
Python中的float类型,类似于数学中的小数和C语言中的double类型,是基本数据类型之一。它由整数部分和小数部分组成。 例如:2.3、78.9、325.2、-15.7、3.141596、12.36 浮点数的存储不精确性 🔍 浮点数在进行计算时,可能会出现小数位数不确定的情况。例如:
print(float(c)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 默认的context的精度是28位,可以设置为50位甚至更高,都可以。这样在分析复杂的浮点数的时候,可以有更高的自己可以控制的精度。其实可以留意下context里面的这rounding=ROUND_HALF_EVEN 参数。ROUND_HALF_EVEN, 当half的时候,靠近even. ...
float可以表示非常大或非常小的数值，并且支持小数点后的精度。在Python中，可以使用两种方式表示float：一种是直接输入带有小数点的数字，另一种是通过科学计数法表示。基本用法 定义float变量：在Python中，可以使用赋值语句定义float变量。例如：a = 3.14 b = 2.71828print(f'type(a) => {type(a)}')print...
Python之☞float浮点数精度问题 一个简单的面试题: >>>0.1+0.1+0.1 0.2 >>>0.1+0.1+0.1 0.30000000000000004 >>>0.1+0.1+0.1-0.3 5.551115123125783e-17 下面一个简单的例子: a = 0.0 for i in range(10): print(a) a+=0.1 结果: 打印0.1 连续相加10次,会显示不同的值,既是精度损失造成的....