Python代码的执行由Python 虚拟机(也叫解释器主循环,CPython版本)来控制,Python在设计的时候,还没有多核处理器的概念,因此,Python 在设计之初为了设计方便与线程安全,就考虑到要在解释器的主循环中,同时只有一个线程在执行,即在任意时刻,只有一个线程在解释器中运行。对Python 虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制,正
float:浮点数包含整数和小数部分,如3.1415926,2.71828都属于浮点数; complex:复数包含实数部分和虚数部分,形如 a+bj,其实部和虚部都是浮点类型; 需要注意的是,Python3 已经废弃了 Python2 的 Long(长整型),在 Python3 中,int 的大小没有限制,可以作为 Long 使用。这也是为什么Python非常适合科学计算的原因,因为Py...
这跟Python中浮点数的内部实现机制有关。浮点数在表示时即使是一个最简单的十进制浮点数也不能将其精确表示,数学运算也会产生小的误差。这里,我们给出一个解决方案,使用一个用于十进制数学计算decimal模块可以解决该问题。 from decimal import Decimal class FloatRange: def __init__(self, start=0.0, end=1.0...
在Python3中,我们可以使用内置函数map()来实现浮点数和range()函数的映射。 map()函数接受一个函数和一个可迭代对象作为参数,它将这个函数应用于可迭代对象中的每个元素,并返回一个生成器对象,其中包含结果。 首先,我们需要定义一个映射函数,它将用于将浮点数和range()函数进行映射。例如,我们可以定义一...
python实现浮点数range,网上主要有两种实现方案: 1.直接用浮点数累加,或者是numpy等库的range函数,但都存在精度问题。 2.使用decimal模块控制精度,但不太直观,代码稍显复杂。 在此实现一种非常简单的方案,满足日常需求的小函数,代码如下,使用方式如图 def floatRange(startInt, stopInt, stepInt, precision): f ...
>>>importmath>>>b=math.modf(5.02)>>>b(0.019999999999999574,5.0)>>>b[0]0.019999999999999574>>>float(5.02)-int(5.02)0.019999999999999574>>>5.02-int(5.02)0.019999999999999574>>> 很明显,由于 Python 的浮点数的精度问题,我们使用简单的算术运算方法无法获得精准的小数位数。
'float'objectcannot be interpretedasaninteger 最后提一下,我们常常会写下如下代码: foriinrange(10):print(i) 此时Python解释器实质上会将range对象隐式转化为迭代器,等价于如下代码: list_iterator =iter(range(10))try:whileTrue: x =next(list_iterator)print(x)exceptStopIteration:pass ...
TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer >>> a = range('3.5') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#34>", line 1, in <module> a = range('3.5') TypeError: 'str' object cannot be interpreted as an integer ...
range()Python中的浮点数是否等效? >>> range(0.5,5,1.5) [0, 1, 2, 3, 4] >>> range(0.5,5,0.5) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#10>", line 1, in <module> range(0.5,5,0.5) ValueError: range() step argument must not be zero...
zip() 等方法都需要接收确定的可迭代对象的参数,是对它们的一种再加工的过程,因此也希望马上产出确定的结果来,所以 Python 开发者就设计了这个结果是迭代器。这样还有一个好处,即当作为参数的可迭代对象发生变化的时候,作为结果的迭代器因为是消耗型的,不会被错误地使用。