本文将讨论Python的准确性和相应的知识点。我希望这对您有帮助。不要忘记收集此网站。
本文目录清单：
1.如何在Python中保留两个小数？2. Python如何控制输出的大小？3。Python的浮点数是否被视为准确性的问题。4. python dual -Crecision浮点是什么？
圆（A，2）'％。2f'％aDecimal（'5.000'）。量化（十进制（'0.00'））
当输出的结果需要两个数字时，字符串形式：'％。2f'％a是最好的，其次是十进制。
笔记：
1.它可以传递给十进制整数或字符串参数，但是它不能是浮动 - 点数据，因为浮动 - 点数据本身不准确。
2.十进制也可以用于限制数据总数。
谈论Python中小数点精度控制的问题
根据
浮点数由机器上的浮点数的双重精度（64位）表示。提供从-308到308的索引从-308到308。与C语言的双重类型相同。Python不支持32位的单个精度浮点数。如果程序需要准确控制间隔和数字精度，则可以考虑使用Numpy扩展库。
python 3.x默认为浮动点号的17位数字的准确性。
单一精确和双重精度的流行解释：
单个精度类型和双重编织类型，其类型描述符号是浮点精度描述，双重二 - 精确描述符号。IS是3.4E-38 ～3.4E+38，只能提供七个有效的数字。双准确量帐户为8个字节（64位）内存空间，其数值范围为1.7e-308 ～1.7e+308，它可以提供16位的有效数字。
相关教程建议：上面的Python视频教程是如何保留Python中两个小数的详细内容。我希望这对每个人都会有所帮助。有关Python教程的更多信息，请注意有关全球Aoki的其他相关文章！
Python小数点长度精度控制方法：
1.较小的精度
以高精度将浮动点的浮点数转换为浮点数低。
1.Round（）构建-in方法
这是最常用的。我刚刚阅读了round（）使用（）使用的说明，并且不容易理解。Round（）不是处理这四座房屋的简单方法。
对于建筑类型聚会
最接近10的功率减去ndigits；如果两个倍数平等
近距离，舍入偶数选择（因此，对于Exmple，两轮（0.5）
圆（-0.5）为0，圆（1.5）为2）。
回合（2.5）
2
（1.5）
2
回合（2.675）
3
回合（2.675，2）
2.67
round（）如果只有一个数字作为参数，则当数字未指定数字时，它将返回整数和最接近整数（这类似于四个房屋和五个输入）。但是，当.5出现时，两侧之间的距离是相同的，圆形（）取得了更近的数字，这就是为什么round（2.5）的原因（2.5）
=
2.通常使用指定选择的小数点时，还使用四座房屋的规则，但是当遇到情况时，如果选择在选择之前的小树是一个奇怪的数字，它将是直接丢弃。查看以下示例：
回合（2.635，2）
2.63
回合（2.645，2）
2.65
回合（2.655，2）
2.65
回合（2.665，2）
2.67
回合（2.675，2）
2.67
2.使用格式
效果与圆形（）相同。
a =（“％.2F”％2.635）
A
'2.63'
a =（“％.2F”％2.645）
A
'2.65'
a = int（2.5）
A
2
2.分析超过17位数字的准确性
Python的默认值是17个小数的准确性，但是这里存在一个问题：当我们的计算需要使用更高的精度（超过17位数字）时，我该怎么办？
1.使用格式（不建议）
a =“％.30f”％（1/3）
A
'0.333333333333333148296256247'
它可以显示，但不准确，随后的数字通常毫无意义。
2.使用高精度的十进制模块，使用GetContext
从小数进口 *
打印（getContext（）））
context（prec = 28，randing = rand_half_even，emin = -999999，emax = 999999，
Capitals = 1，夹具= 0，flags = []，陷阱= [InvalidOperation，Distifbyzero，
溢出]）
getContext（）。PREC = 50
B =十进制（1）/十进制（3）
b
C =十进制（1）/十进制（17）
C
小数（'0.05882352941176470588294117647058294117647059'）
浮子（c）
0.058823529411764705
默认的上下文精度为28位，可以将其设置为50位甚至更高。这样，在分析复杂的浮点时，您可以具有更高的精度可以控制。= round_half_even在上下文中
parameter.round_half_even，一半时，接近偶数。
3.关于小数和提取
现在，当您谈论十进制时，有必要谈论整数。这些功能通常用于纠正：
1.圆（）
更不用说了，我之前已经说过。必须指出，它不是一个简单的四屋，而是round_half_even的策略。
2.数学模块（x）的Ceil（X）
最小整数大于或等于x。
3.数学模块的地板（x）
转到小于或等于x的最大整数。
从数学进口ceil，地板
回合（2.5）
2
CEIL（2.5）
3
地板（2.5）
2
回合（2.3）
2
CEIL（2.3）
3
地板（2.3）
2
在计算机的硬件中，浮点数由二进制小数表示。
[python]查看普通副本
0.125
您可以看到1/10+2/100+5/1000，就像二进制十进制的方式相同
[python]查看普通副本
0.001
您可以看到0/2+0/4+1/8。
这两个小数的实际值是相同的。唯一的区别是0.125是十进制表示，而0.001是二进制表示。不幸的是，大多数小数无法通过二进制小数准确地表示，您输入的小数浮点数只能由二进制表示，只能用二进制表示。存储在机器中的浮点。不管您使用多少二进制数，小数0.1不能准确地用二进制十进制代表。这是一个无限的重复小数小数
[python]查看普通副本
0.000110011001111001100110011001100110011001110011 ...
在运行Python的典型计算机中，浮点数的准确性为53位，因此小数为0.1将以以下形式存储
[python]查看普通副本
0.0001100110011001100110011001110011001100111101010
实际上，我们很容易忘记存储存储的数据是原始十进制的近似。
[python]查看普通副本
0.10000000000005555115123125780211815834541015625
这些数字中的大多数不会被人们使用，因此Python仅显示其四所房屋和五个入口的价值
[python]查看普通副本
0.1
在实际情况下，有许多这样的例子可以解释：
[python]查看普通副本
0.1+0.2
0.300000000000004
[python]查看普通副本
回合（2.675，2）
2.67
您可以使用小数模块查看准确的浮点的值。
[python]查看普通副本
从小数进口小数
十进制（2.675）
小数（'2.674999999999999982364316059749495321893310546875'）））
只有一种类型的Python本机浮点，称为float，大小为24个字节（我在这里是python3.6，其他版本尚不清楚），这是双重准确性（您播放一个特别长的小数号，最后，最后一个版本最终它将为您邀请您有效的15-16位，这是双精度浮点数的典型功能），无论浮点数有多短
Python与其他语言不同。每个变量都是一个对象，并且对象具有各种混合属性方法，因此内存职比其他语言要大得多
如果您想占据较小的内存并使用单个精度的需求，建议使用第三方库（例如Numpy）来提供可变类型大小的控制。
原因如下：
上述情况主要是因为浮点数实际上保存在计算机中的计算机中，有些是不准确的。
例如：0.1是十进制。被转变为二进制后，它是无限数量的循环：
0.000110011001100110011001110011110011100110011001100
Python保留了双准确度（64）位，并且将切断多余的位，因此您会看到0.1，但计算机上的实际保留不准确0.1.1。
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[Python3]计算高精确浮动 - 点号法
小数模块的“ getContext”和“十进制”方法
getContext（）。prec = 2 #settings精度
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在十进制模块中，可以通过整数，字符串或原理构造十个十个对象。如果是浮点的数量，请特别注意浮点数的误差本身，您需要转换浮点首先进入字符串。
当然，尽管精度得到提高，但必须带来绩效损失。在数据要求特别准确的情况下（例如财务解决），这些绩效的损失值得。但是，如果它是一个大型科学计算，则有必要考虑操作效率。一切后，本机浮点绝对比小数对象快得多。
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浮点数和整数的比较
值相等，地址不同
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