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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