计算机在处理浮点数时会用二进制表示，遇到无法用二进制精确表示的十进制浮点数时便会根据精确度位数进行截断，Python 也不例外。...Python 精度 python 默认使用的是 double 精度， 浮点数在计算机中都是以二进制保存，当有无法精确表示的二进制数字时便会产生截断， 这就导致了在有限精度下，电脑为自己把精度范围外的小数...可以随时在 Python 环境下测试： 0.1+0.2 --> 0.30000000000000004 也就是说，如果你使用很精确的浮点数字计算的结果作为一个逻辑表达式时，可能会发生问题： 0.1...如果仍然无法达到精度要求，可以使用 Python decimal 包实现 参考资料 https://zhuanlan.zhihu.com/p/572700804 文章链接： https://www.zywvvd.com.../notes/coding/python/python-precision/python-precision/
本文标识 : P00005 本文编辑 : 采药 编程工具 : Python 阅读时长 : 2分钟 ---- 本章内容，我们将学习整数和浮点数的相关内容。...Python中，我们除了要跟代码打交道外，还要处理很多的数字，用来做可视化、记录用户信息等等。所以Python会根据数字的用法，以不同的方式处理他们，常见的类型有整数和浮点数。...另外，Python使用两个称号代表乘方运算。...： print(2+3*4) print((2+3)*4) 运行结果 14 20 浮点数 很大程度上说，使用浮点数时都无需考虑其行为，只需要数字想要使用的数字，Pyhton通常都会按照你期望的方式处理它们...，这个实例中，python发现你使用了一个值为整数(int)的变量，但是它不知道该如何解读这个值，python无法区分age代表的是23还是2和3.
Python中，浮点数运算，经常会碰到如下情况: 出现上面的情况，主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的，有些数不精确。...比如说: 0.1是十进制，转化为二进制后它是个无限循环的数： 0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100 而python...是以双精度(64)位来保存浮点数，多余的位会被截掉，所以看到的是0.1，但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1，参与运算后，也就有可能点误差,特别是金融邻域里面，对精度更是要求更高，如何在Python中获取特定位数精度值
原文详情： “Python猫” ? 本周的PyCoder's Weekly上分享了一篇小文章，它里面提到的冷知识很有意思，我稍作补充，分享给大家。...float() 是个内置函数，可以将入参构造成一个浮点数。 为什么会这样呢？...在早期的 Python 版本中，负无穷大数的哈希结果其实是 -271828，正是取自于自然对数 e。这两个数都是硬编码在 Python 解释器中的，算是某种致敬吧。...好了，两个很冷的小知识分享完毕，背后的原因都在于 float() 取浮点数时，Python 允许了 nan（不是数）的存在，它表示不确切的存在，所以导致了这些奇怪的结果。...两个对象做比较时相等，其哈希结果也相等；可用作字典的键值，但是会产生冲突 float('nan') 的哈希结果为 0，float('inf') 的哈希结果为 314159 参考资料： https://docs.python.org
浮点数精度问题 下面的代码都是PHP代码，Python的浮点数精度问题可以使用下面同样的方法解决 $i = 0.58; echo intval($i*100); // 输出结果 57 ?...（PHP浮点数的一个常见问题的解答） 主要需要理解的就是在计算机中浮点数转成二进制时是无限长的值。...0010001111010111000010100011110101110000101000111101 0.58的二进制表示基本上(52位)是: 0010100011110101110000101000111101011100001010001111 浮点数
简单粗暴的 for 循环 假设，这里有一个以字符串形式存储数值的列表，具体如下： a = ['2', '3.5', '10', '88', '32.66'] 我们需要将其转换为浮点的形式，最简单粗暴直接的方法...a_float.append(float(num)) a_float >> [2.0, 3.5, 10.0, 88.0, 32.66] 我们通过 for 循环， 把列表中的每一个数值都用 float() 函数将其转换成浮点的形式...，然后再将转换后的值添加到一个新列表中，最终我们即可得到一个浮点值得列表。...这里有一点需要注意，在 Python2 中，map() 返回的是列表，而在 Python3 中，返回的是迭代器。因此，我们这里如果想得到一个列表，我们还需要使用以下 list()。...a_float_new = list(map(float, a)) >> ValueError: could not convert string to float: 'a' 这时，我们的程序就报错了，因为字符串不能转成浮点数值
简介 float类型，即浮点数，是Python内置的对象类型；decimal类型，即小数类型，则是Python的标准库之一decimal提供的对象类型，也是内置的。...了解decimal类型的最佳资料，就是它的官方文档：https://docs.python.org/3/library/decimal.html。...在浮点数运算中，总会有误差的，这一点在下面会显示出来。要解决浮点数运算的误差问题，decimal所创建的小数类型，则是一种比较好的选择。 float类型 用浮点数运算，好处是方便、而且速度快。...由于这个浮点数是近似值，导致返回值是False。这说明了浮点数存在一个大问题，即缺乏可靠的相等性测试。为了在不使用decimal类型的情况下修正这个等式检验，我们可以用四舍五入。...参考：https://www.laac.dev/blog/float-vs-decimal-python/ ----
TIA中已经支持64位高精度的浮点格式，当S7-1200/1500与S7300/400通讯的时候，这些高精度的浮点数是无法在300/400里计算，必须转成32为浮点数，剑指工控里很多网友都不知道该如何转换...，那在这里我们首先看一下32位浮点数的格式。...而双精度(64位)浮点数的结构与单精度相仿 名称 长度 位置 符号位 Sign （S）...: 11bit （62-52） 尾数部分Mantissa （M） : 52bit （51-0） 双精度的指数部分（E）采用的偏置码为1023 解决方法： 双精度浮点和单精度浮点主要区别就是...）+127. 2、小数，无论单精度还是双精度小数部分计算方式一样，所以可以直接从双精度浮点小数中截取前23位就可以了。
技术背景 在Python的一些长效任务中，不可避免的需要向文本文件、二进制文件或者数据库中写入一些数据，或者是在屏幕上输出一些文本，此时如何控制输出数据的长度是需要我们注意的一个问题。...比如对于一个二进制文件，如果输出的浮点数长度一直在发生变化，则写入到文件之后，读取的人按照比特位进行读取就会读到一堆错误的数据。因此，我们需要控制输出位数，尤其是浮点数要格外小心。...常规控制方法 一般情况下，我们可以通过round来设置输出浮点数的有效数字，其原理是对于一个给定的浮点数直接取前n位的有效数字，后续的数字四舍五入。...而不仅仅是针对浮点数，{:.4}还可以作用在字符串中，效果如下： In [19]: string='Hello World!'...In [20]: print ('{:.4}'.format(string)) Hell 总结概要 在python的输出结果中，尤其是浮点数的输出，当我们需要写入文本文件时，最好是采用统一的输出格式，这样也能够增强结果的可读性
---- 本节知识视频教程 文字讲解开始： 一、浮点型数据 浮点型：就是指数学中的含有小数的那些数据，只不过在计算机中的小数长度是有限的。 如何得到浮点型数据？...总结一下，int函数，在Python中的效果就是去掉小数部分！...>>y 9.3 >>>y=int(y) >>>y 9 >>>y=9.5 >>>y 9.5 >>>y=int(y) >>>y 9 >>>y=-1.4 >>>y -1 二、向下取整与向上取整 那么，在Python...我们此时应该要使用python中的math库了！...2、掌握float浮点型。有小数的数据类型。通过除法的方式可以直接得到浮点型数据。
Python浮点数的使用注意 1、使用注意 （1）在python中，不推荐直接比较两个浮点数的大小，或进行精确计算，通常会获得意外的结果。如果不需要，当然可以参考decimal模块的相关内容。...2、实例 从很大程度上说，使用浮点数时都无需考虑其行为。...你只需输入要使用的数字，Python通常都会按你期望的方式处理它们: >>> 0.1 + 0.1 0.2 >>> 0.2 + 0.2 9 0.4 >>>2 * 0.1 0.2 >>>2 * 0.2 0.4...以上就是Python浮点数的使用注意，希望对大家有所帮助。
2、浮点数二进制表示 基数为2，只保留符号位（s）、尾数（m）、指数（e）： ? 3、浮点数格式： 单精度、双精度和扩展精度。...双精度浮点数为64位： 对应于C语言中的double。 4、规格化 当指数位E表示的二进制序列不全0也不全1时，该浮点数为规格化形式。...对于规格化浮点数，IEEE—754标准规定尾数位小数点左侧的隐含位为1，此时m的计算公式为: m=| 1.M | M=“1001000….0”，1.M=1.1001000…0，带入上式得到： m=1+...）、尾数m的最小值为1，对应的M全为0，最大值为2-2^(-23) （3）、规格化浮点数能表示的数绝对值最大值为（2-2^（-23））x 2^(127)。...单精度规格化浮点数计算公式为： ? 6、非规格化 当E的二进制位全部为0时，该浮点数为非规格化形式。指数位e和m为： ?
阶码（exp）：对浮点数加权，即 中的 。...浮点数数值舍入 IEEE 浮点格式定义了四种不同格式的舍入方式，默认的方法是向偶数舍入。 3.1 向上舍入 。 3.2 向下舍入 。...24 位，双精度浮点数有效位数为 53 位（隐含尾数未显示的首位 1 ）。...对于非规格化数：单精度浮点数有效位数为 23 位， 双精度浮点数有效位数为 52 位。...+1=(1<<24) 因为浮点数加法首先需要将指数较小的数的指数调整到指数较大的数，然后再将尾数相加。
题目描述 给出一个浮点数，请将这个浮点数转换成整数。 输入描述 输入一个浮点数。 输出描述 程序将浮点数转换为整数并输出。...函数将整数输出 print(output_int) 思路讲解 下面是这个Python编程习题的思路讲解，适用于初学者： 读取输入浮点数： 首先，我们使用 input() 函数读取用户输入的浮点数，并将其存储在名为...相关知识点 这个Python编程习题涉及了以下主要知识点： input函数： input() 是Python中的内置函数，用于从用户处读取输入。它将等待用户在控制台中输入数据，并返回用户输入的内容。...output_int = int(input_float) print函数： print() 是Python中的内置函数，用于将文本或变量的值输出到控制台。...print(output_int) 这个习题适合初学者，因为它涵盖了Python编程的基础知识，包括输入、变量、类型转换、输出和基本语法。帮助学习者理解如何处理浮点数并将其转换为整数。
浮点类型 1. 类型介绍 浮点数和定点数类型的特点是可以处理小数，你可以把整数看成小数的一个特例。因此，浮点数和定点数的使用场景，比整数大多了。...MySQL支持的浮点数类型，分别是 FLOAT、DOUBLE、REAL。 FLOAT 表示单精度浮点数； DOUBLE 表示双精度浮点数； [在这里插入图片描述] REAL默认就是 DOUBLE。...MySQL 存储浮点数的格式为：符号(S)、尾数(M)和 阶码(E)。因此，无论有没有符号，MySQL 的浮点数都会存储表示符号的部分。...精度误差说明 浮点数类型有个缺陷，就是不精准。下面我来重点解释一下为什么 MySQL 的浮点数不够精准。...在编程中，如果用到浮点数，要特别注意误差问题，因为浮点数是不准确的，所以我们要避免使用“=”来判断两个数是否相等。
使用浮点类型可以表示带小数部分的数字,计算机将这样的值分为两部分存储，一部分表示值，一部分对值进行放大或缩小，比如3.1415926和31.415926 处了小数点位置不一样，其他都一样，可以将值表示为...0.31415926 缩放因子为10 31.415926 缩放因子为100 只不过计算机存放缩放因子是二进制 因此是2的次幂 不是10 浮点的书写方式 小数点 E表示法 3.45E6 = 3.45* 10...^6 6被成为指数 3.45被称为尾数 这里要区分负尾数 和 负指数 负指数表示乘以10^(-x)相当于除以10^x e+n表示小数点向右移动n位 E~n表示小数点向左移动n位 浮点的有效位 该系统保证...我们前面谁说过浮点数据存储时是指数和小数分开存储的。...浮点常量 默认情况下，程序把类似8.24 2.4E8这样的浮点存储为浮点型，如果希望是float类型，则用float后缀(f或F) 优点 与整数相比 浮点可以表示整数之间的值 其次因为有缩放因子 他们可以表示的范围很大
目录 Python 浮点数数据类型概述 2.2.1 指数表示形式概述 4.1 微信公众号：码农阿杰 5.1 Python 3.8.2 documentation 1 Python 浮点数数据类型概述...浮点数数据类型，可以简称为浮点类型。...小数通常以浮点数的形式存储，在 Python 中用 float 表示。 可以理解为浮点数是用来描述小数的。 浮点数通常使用 C 中的 double 来实现。...Python 中只有一种小数类型，就是 float。 2 小数的表示形式 2.1 十进制表示形式 我们平时看到的小数形式，必须包含一个小数点。...x 如果是整数或浮点数，则返回具有相同值（在 Python 浮点精度范围内）的浮点数。如果实参在 Python 浮点精度范围外，则会触发 OverflowError 。
本文由量化、数据类型、上溢和下溢衍生，将浮点数看作是实数域的一种量化方式，分析浮点数，尤其是非规则浮点数和规则浮点数之间的差异。 0....这里依旧将浮点数看作是一种量化方式，将连续的不可数的集合映射到有限的集合上去。本文结合单精度浮点数讨论，双精度浮点与之类似。...已有多位博主撰写过关于非规则浮点数（Denormalized Number）和规则浮点数之间的区别，这里首推卢钧轶的你应该知道的浮点数基础知识。...浮点数的具体定义在量化、数据类型、上溢和下溢中已经给出。 浮点型（32比特浮点） 参考维基百科, 32比特浮点数的存储方式表示如下图。 ?...非规则浮点数的问题 非规则浮点数的表示能力依旧是有限的，同时由于其与规则浮点数不相同的定义方式，会导致计算速率方面的问题，即 非规则浮点数的计算速度慢于规则浮点数（一般而言）
问题 前台页面进行一些js数据计算，发现浮点类型（保留两位小数）的计算，比如0.03-0.01时结果是0.019999999999999997。当然，这并不是我们想要的结果。...首先，将两个浮点类型分别乘以100（0.03 * 100 -0.01 * 100） ，然后计算的结果再除以100。这样就规避了在做减法的时候上面出现的问题。
浮点峰值的计算，一般是计算单位时间内，乘法和加法的最大总吞吐量，单位是GFLOPS或者TFLOPS，表示每秒钟计算乘法和加法的总次数。...SNB架构示意图如下： 六个dispatch ports，其中port0和port1各有一条向量乘法（256-FP MUL）和向量加法（256-FP Add），即一个周期内，SNB架构可以吞吐一条浮点向量乘法和浮点向量加法...由于AVX指令集还不支持融合乘加FMA，浮点峰值计算只能使用这两条指令的总和吞吐量。 综上所述，SNB架构的理论浮点峰值就等于（8Mul + 8Add） * 核心频率 * 核心数。...我们这个测试程序已经完整地利用了浮点乘加的吞吐能力，所以超线程并不带来好处。...同样的方法也可以测试ARM架构的CPU浮点峰值，但是需要注意ARM NEON指令包含两种乘加方式：向量乘向量，以及向量乘标量。
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