在Python中,将字符串(str)转换为浮点数(float)时,通常使用内置的float()函数。然而,由于浮点数的表示方式,转换过程中可能会出现精度问题。下面我将详细解释这个问题,并提供一些方法来控制和保持转换的精度。 1. 理解Python中字符串转浮点数的基本方法 在Python中,可以使用float()函数将字符串转换为浮点数。例如: ...
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...
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以相加,即执行 6 + int (’ 6 ') 等效于执行 6 + 6 结果为整数 1...
创建float数据类型可以通过直接赋值小数或者通过类型转换函数来实现。例如：# 直接赋值小数 num1 = 3.14 print(type(num1)) # <class 'float'> # 通过类型转换函数 num2 = float(5) print(type(num2)) # <class 'float'> 浮点数比较 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...
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) ...
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。
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 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。 关于单精度和双精度的通俗解释: 单精度型和双精度型,其类型说明符为float 单精度说明符,double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节(32位)内存空间,其数值范围为3.4E-38～3.4E+38,只能提供七位有效数字。双精度型占8 个字节(64位)内存空间,其...
Python 中常用的数据类型包括: 数字类型:包括整型(int)、长整型(long)、浮点型(float)、复数型(complex)。字符串类型(str):用于保存文本数据,可以使用单引号、双引号或三引号来定义字符串。列表类型(list):可…