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: ...
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...
str.replace(old,new)---将字符串中的old替换为new tr.center(width,fillchar)---将str根据宽度width居中,例如:python.center(20,"=")---"=python=" str.strip(chars)---将str中的chars去掉,例如:"= python =".strip(" =np")---“ytho” str.jion(iter)---在str除最后一个字符串的其他每个字符...
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...
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...
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 float到字符串的转换不会造成精度损失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Cloud Studio 代码运...
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。以下是如何使用Decimal模块: 代码语言:javascript 复制 from decimalimportDecimal # 精确表示0.1decimal_value=Decimal('0.1')print(decimal_value+decimal...
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…