基础

浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度,可以考虑使用numpy扩展库。

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,其数值范围为1.7E-308~1.7E+308,可提供16位有效数字。

要求较小的精度

将精度高的浮点数转换成精度低的浮点数。

1.round()内置方法

这个是使用最多的,刚看了round()的使用解释,也不是很容易懂。round()不是简单的四舍五入的处理方式。

For the built-in types supporting round(), values are rounded to the closest multiple of 10 to the power minus ndigits; if two multiples are equally close, rounding is done toward the even choice (so, for example, both round(0.5) and round(-0.5) are 0, and round(1.5) is 2).

1

2

3

4

5

6

7

8

>>>round(2.5)

2

>>>round(1.5)

2

>>>round(2.675)

3

>>>round(2.675,2)

2.67

round()如果只有一个数作为参数,不指定位数的时候,返回的是一个整数,而且是最靠近的整数(这点上类似四舍五入)。但是当出现.5的时候,两边的距离都一样,round()取靠近的偶数,这就是为什么round(2.5) = 2。当指定取舍的小数点位数的时候,一般情况也是使用四舍五入的规则,但是碰到.5的这样情况,如果要取舍的位数前的小树是奇数,则直接舍弃,如果偶数这向上取舍。看下面的示例:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

>>>round(2.635,2)

2.63

>>>round(2.645,2)

2.65

>>>round(2.655,2)

2.65

>>>round(2.665,2)

2.67

>>>round(2.675,2)

2.67

2. 使用格式化

效果和round()是一样的。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

>>> a= ("%.2f" % 2.635)

>>> a

'2.63'

>>> a= ("%.2f" % 2.645)

>>> a

'2.65'

>>> a= int(2.5)

>>> a

2

要求超过17位的精度分析

python默认的是17位小数的精度,但是这里有一个问题,就是当我们的计算需要使用更高的精度(超过17位小数)的时候该怎么做呢?

1. 使用格式化(不推荐)

1

2

3

>>> a= "%.30f" % (1/3)

>>> a

'0.333333333333333314829616256247'

可以显示,但是不准确,后面的数字往往没有意义。

2. 高精度使用decimal模块,配合getcontext

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

>>>from decimalimport *

>>>print(getcontext())

Context(prec=28, rounding=ROUND_HALF_EVEN, Emin=-999999, Emax=999999, capitals=1, clamp=0, flags=[], traps=[InvalidOperation, DivisionByZero, Overflow])

>>> getcontext().prec= 50

>>> b= Decimal(1)/Decimal(3)

>>> b

Decimal('0.33333333333333333333333333333333333333333333333333')

>>> c= Decimal(1)/Decimal(17)

>>> c

Decimal('0.058823529411764705882352941176470588235294117647059')

>>>float(c)

0.058823529411764705

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.

关于小数和取整

既然说到小数,就必然要说到整数。一般取整会用到这些函数:

1. round()

这个不说了,前面已经讲过了。一定要注意它不是简单的四舍五入,而是ROUND_HALF_EVEN的策略。

2. math模块的ceil(x)

取大于或者等于x的最小整数。

3. math模块的floor(x)

去小于或者等于x的最大整数。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

>>>from mathimport ceil, floor

>>>round(2.5)

2

>>> ceil(2.5)

3

>>> floor(2.5)

2

>>>round(2.3)

2

>>> ceil(2.3)

3

>>> floor(2.3)

2

>>>

python float 精度_谈谈关于Python里面小数点精度控制的问题相关推荐

  1. python怎么限制输出精度_谈谈关于Python里面小数点精度控制的问题

    基础 浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的.提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数.和C语言里面的double类型相同.Python不支持32bit的单精度浮点数.如果 ...

  2. python课后感想_谈谈对Python的感想

    我一直使用Python好几年了.我学会了使用Python的最早是因为我感兴趣的是人工神经网络.Python有一个安图书馆neurolab非常有用.事实上,我是一个新手,我是一个初学者.我写这篇文章的回 ...

  3. python float 精度_浅谈Python里面小数点精度的控制

    要求较小的精度 round()内置方法 这个是使用最多的,刚看了round()的使用解释,也不是很容易懂.round()不是简单的四舍五入的处理方式. For the built-in types s ...

  4. python查询最高分_精通 Oracle+Python,第 1 部分:查询最佳应践

    作者:Przemyslaw Piotrowski 首先,熟悉 Oracle-Python 连接性的基本概念 2007 年 9 月发布 参见系列目录 在 Python 做事方式的核心原则中,有一个规定是 ...

  5. python查询最高分_精通 Oracle+Python,第 1 部分:查询最佳应践

    在 Python 做事方式的核心原则中,有一个规定是要求具有到 API 的高级接口.数据库 API(在此例中为 Oracle API)就是一个例子.使用 Computronix 的 cx_Oracle ...

  6. python len函数_知识清单Python必备的69个函数,你掌握了吗?

    本文纲要 Python 作为一门高级编程语言,为我们提供了许多方便易用的内置函数,节省了不少开发应用的时间.目前,Python 3.7 共有 69 个内置函数,一些是我们耳熟能详的函数,另一些却不是很 ...

  7. python求加速度_如何利用Python 为自然语言处理加速度

    自去年发布 Python 的指代消解包(coreference resolution package)之后,很多用户开始用它来构建许多应用程序,而这些应用与我们最初的对话应用完全不同. 利用 spaC ...

  8. python 取余_玩转Python源码(一) quot;%squot;与“%d”

    某一天吹水的时候,吹着吹着就吹到了一下这么一个案例. import timeitdef a():"%s, %s" % (1, 2)def b():"%s, %d" ...

  9. python优化网站_[练习] 用PYTHON来优化网站中的图片

    我到公司以来,第一次加班,哇,加一晚上加一上午,现在还没下班的迹象,555,困. 对于网站中的一些关键的页面,多重缓存.静态化.程序代码优化--之外,为了提高用户打开页面的速度,图片是必须要优化的. ...

最新文章

  1. 使用命令接口对KVM虚拟机进行简单的管理
  2. Caffe实践】如何利用Caffe训练ImageNet分类网络
  3. iOS--动画demo--Launch Image淡出效果
  4. malloc 结构体_算法与数据结构——结构体变量
  5. java 安卓界面 可视化_Monkey可视化工具开发(android篇)
  6. csredis-in-asp.net core理论实战-主从配置、哨兵模式
  7. 第 8 章 配置listener监听器
  8. python seaborn boxplot_python - 如何将文本框添加到Seaborn Boxplot? - 堆栈内存溢出
  9. 天正lisp文件路径_AutoCAD的文件组织形式和搜索路径 | 坐倚北风
  10. [转载] python将int转为string_python – 在Pandas中将列名从int转换为string
  11. 力扣——分数排名(数据库的题
  12. 饿了么自动登录解决方案(手机短信登录)
  13. “双态IT”架构下的自动化运维
  14. 在自己的项目中调用别人的库的方法(static lib库,dynamic lib库以及dll动态库)
  15. nginx proxy_pass转发规则解析
  16. Hackintosh Dell vostro 5460 alpha v1.0 版本
  17. 数据库作业——汽车租赁系统
  18. 从一元函数极值问题理解遗传算法
  19. 7-6 输出大写英文字母分数 (15分)
  20. 引流复盘:从知乎引流20万粉,我只用了1个月

热门文章

  1. python笔记14-读取yaml配置文件(pyyaml)
  2. MyBatis SQL注入隐患及防范
  3. [PHP]json_encode增加options参数后支持中文
  4. PAT1021 Deepest Root
  5. 运用“异或”对原文加密,并解密
  6. Tokyo Tyrant优势
  7. Python学习记录——函数
  8. 什么是Hadoop,怎样学习Hadoop
  9. EasyUI 异步Tree
  10. SpringMVC RedirectView的使用以及源码分析