本文将在Python中讨论1F，以指出小数点和相应的知识点。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. Python如何保留十进制数字？2. python％.1f hua shi =％.1f摄氏度。f是什么意思？浮动的意思是？为什么在获得F？3后报告错误。Python（0：.2F）的含义4. Python如何控制输出的大小？5。Python通用数据类型方法1：使用圆形功能
a = 12.34567889
圆（A，1）= 12.3
＃保持小数
方法2：格式输入
a = 12.34567889
打印（“％。1F”％a）
＃保持小数
方法3：介绍十进制功能
从小数进口小数
a = 134.5657768
t =十进制（“ 134.5657768”）。量化（十进制（“ 0.0”））
打印（t）
#Output结果：1134.5
％.1F是指十进制浮点的输出。
％f表示其输出格式为浮点数。
小数点后两个小数。
％.2F表示小数点之后显示的小数位数。％。2F小数点后的两个小数。％06D表示输出整数显示数字不足以弥补0，并且当前数字的数字来自相同的输出数量。
Python是一种高级的解释，面向对象和动态数据类型的编程语言。Python是由Guidovanrossum在1989年底发明的。第一个公开发布的版本于1991年发布。
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
首先，在Python Integer类型中表达的数据。
1.通常用来表示类别值：所有正整数，0和负整数；
据说在此范围内，等于相同的整数对象。即使范围相等，不同的对象也不同。此功能随Python版本而变化，并且不要太依赖。
3，布尔继承了int类型，他是int的子类。
4，Python2的整数长，值范围更大，并且在Python3中已取消。所有整数均由int均匀表达。
5.参与所有数值计算，数学操作，科学计算。这也是所有编程语言的数据类型，因为编程语言是诞生的，因此需要模拟它。借助数学方法，它自动计算并更好地解决了大量重复交易。因此缺失。
6.支持二进制（从0b0b开始），十进制，八角形
其次，Python Integer和浮动 - 点类型支持常规数值操作
我们的整数和浮点可以参与操作：+ - * /％（剩余）//（Divide）**（Power）
Python角色类型：
由Python角色表示的数据：
Python3支持Unicode编码。字母，数字和符号的形式称为字符串。它与文本符号更接近或相同。因此，当信息表示和传输时，它也是最公认的形式。它在过程写作中也很普遍，并且有许多相应的操作方法，这非常有趣。
无法修改字符串，可以缝制并创建新的字符串对象的其他方法。
支持碎片和设置操作；A2：]
支持+针迹，*重复操作和成员关系/不在中；
表示形式：单语引号中包含的符号；a = str（'sdfsdfsdf’）或r’
ABCD的原始角色，字节：b’abcd’;
6.字符串是一种非变量数据的类型。内部机制为了节省空间，相同的两个字符串表示相同的对象。A='Python'b ='Python a a is B：true
第二，字符串支持的操作方法
1. capledize（）：字母<）a ='abcd'b = a.papitalize（）b：abcd
2，casefold（）下（）：字母转换为完整小写
3，中心（宽度，Filechar）：中心，宽度填充长度；fillchar添加的字符
a = a.center（10，’_'）// ____ ____ abcd____’默认没有填充空间
4，计数（sub，star，end）：字母计数：subtr
5，编码（编码='utf-8'，errors ='strict'）设置编码
错误：设置错误类型
6. Endswith（后缀，恒星，末端）：如果您在后缀结束时返回true
7. ExpandTabs（8）：在字符串中设置标签键符号的空间长度：'abcde’
8.查找（sub，star，end）：返回指定范围内的字符串，未发现返回-1
9.索引（sub，star，end）：返回指定的范围字符串，找不到竞标和投掷异常
10，isalnum（）：确定字符串是字母还是数字，还是字母和数字的组合
11，isalpha（）：确定是否是所有字母
12，isDecimal（）：确定字符串是否为十进制值
13，isDigit（）：确定字符串是否为数字
14，ISIDENDIFIER（）：确定字符串是否包含关键字
15，iSlower（）：确定是否全部是小写
16，isnumeric（）：判断是所有数字
17，isspace（）：确定是否是空间
18，isupper（）确定是否
19，isStition（）：确定首字母是否大写
20，加入（iTeraable）：将迭代对象划分为字符串：a.join（'123'）
21，ljust（宽度，填充）；rjust（）：左-QI右对齐
22，upper（）：将字符串更改为大写
23，拆分（sep = none，maxsplit = -1）：划分字符串，删除字符串中的选定字符
“ ab1cd1efg” .split（'1'）：['ab'，'cd'，'efg']
第三，字符串格式：根据规格输出字符串
格式（*args，** kwargs）：args位置参数，kwargs关键字参数
‘{0：.1f}’。格式（123.468）：格式化参数，保留1位四座房屋和小数点后的五个入口
四个，字符串操作符号％
1.％s：格式打击“ ABCD％SDEF”％'dddd'
2，％d：格式化整数
3.％o格式未签名的八进制
4.％x格式非合成16个入口
5，％f格式固定 - 点号
6，％E：科学计数方法格式固定 - 点编号
7，％g，根据值自动选择％f，％e
8，％g e x：大写形式
第五，格式化辅助命令：
M.N：M总宽度，N小数点数：％12.4F'％23456.789
六个，转移字符：字符字符串r以避免正义：r'
你好 '
：替换符号
：水平格式
'：'
“：”
B：撤退
： 进入
V：垂直模板
F：页面字符
O，X：八英寸和十六个入口
0：空字符串
python列表
首先，在Python列表列表中表达的数据：
Python列表被解释为CPYTHON中的变量数组，并且连续数组由其他对象组成。
列表中的元素可以是相同的或不同的数据类型；
当列表元素增加或删除时，列表对象会自动扩展或收缩内存，以确保元素之间没有差距，并且始终是连续的。
Python中的列表是一个序列，也是容器类型
创建一个列表：a = [];b = [1，’python’];c = list（）;d =列表（（1,3,4,5））
支持切片操作列表[开始，开始，步骤]
Python列表常用方法
1.附加添加一个元素：list.append（object）;//a.append（'Python'）
2，扩展到添加迭代对象：list.extend（iteraable）;//a.extend（'abcde'/1,2,3]）
3.插入插入元素：list.insert（索引，对象）：索引元素在index bids //a.insert之前（2，'python'）
4，清除所有元素：list.clear（）//a.clear（）
5. pop删除并返回元素：list.pop（index）//默认删除默认元素
删除删除指定元素：list.remove（v），v元素//a.remove（'c'）中没有错误
7.计数在列表数量中返回此值：list.count（value）
8.复制浅副本复制新列表：list.copy（）
9，排序：sort list.sort（反向= false/true）：默认序列
排序功能：排序（列表）
10，反向：翻转到位：list.redverse（）
11.索引（值，星，停止）：指定范围内值的值：list.index（2,0,5）
列表元素访问：
铺设访问：列表[1]
用于遍历
通过投标修改元素：列表[2] ='Hello’
列表常用操作员：
1.比较操作员：从第一个元素开始进行比较
2，+针迹新列表：L1+ L2
3.重复操作员：*，多个列表拼接
会员关系运营商：在/不在
逻辑操作员：不是或
列表的通用分类方法：
泡泡分类；选择排序；快速分类；合并排序
python金属元组
首先，由Python金属组元组数据类型表示的数据：
元组是受限制和不变的清单。
它可以是同质的或异质的；
元组是序列类型，迭代对象和容器类型。
元组的创建：a =（1,2,3）或a = 1,2,3;b = tuple（）;
支持切片操作元组[开始，启动，步骤]
其次，Python金属群的常见方法
1，索引（值，星，停止）：指定范围内值的值：tuple.index（2,0,5）
2，计数（值）：值出现的次数
第三，支持操作：
1.比较操作员：从第一个元素开始进行比较
2，+针迹一个新元素组：L1+ L2
3.重复操作员：*，多个元组缝线
4会员关系运营商：在/不在
逻辑操作员：不是或
第四，元人小组的访问
招标操作；
用于遍历访问。
Python词典类型
首先，由Python字典表达的数据dict：{key：value}
根据关键字：密钥快速索引相应的值；
字典是映射类型。关键值是一个对应关系，而不是序列。
字典元素是无序的。
字典是迭代对象，一种容器类型；
词典的创建：k = {};k1 = {'关键字’：object};k2 = dict（）;
k3 = dict（映射）;dict =（可见）
第二，字典访问：
通过钥匙：k ['key']
修改密钥的相应值：k ['key’] =值
关键是由钥匙穿过的；
对于循环密钥值：for in d.Items（）：
枚举循环：对于枚举k，v（k1）：
在/不在成员关系中查询按钮不支持价值检查
第三，词典的通用方法
get（key，de）：获取值：k.get（key，de）//如果没有存在，则默认输出de
pop（k，de）：删除键值对，没有输出DE，没有设置错误；
键（）：返回字典中所有密钥的顺序：list（k.keys（））[1,2,3];
值（）：回到由字典中的所有值组成的序列：list（k.values（））
项目（）：返回到元素的键值元组的顺序：（ set）list（k.items（））
更新（E）：更新字典：E是由字典或两个元素组成的单位元素序列：e = [（5,6），（7,8）];
K.update（e）
clear（）：清除字典；
popitem（）删除键值对，如果字典是空的，请报告错误
复制（）：浅副本
10，来自keys（iteraable，value = none）：从迭代对象创建一个字典
{} .fromkeys（[1,2,3]）------- {1：无，2：无，3：none}
11，setDefault（k，d = none）：如果键不存在，请生成键值对
K.SetDefault（“关键字”）
Python Collection集
集合表示的数据：
多个元素的无序组合是无序的，收集元件是独一无二的。
词典的键由集合实现；
收集是迭代对象
收集创建：s = {1,2};s1 = set（）;s2 = set（iteraable）
访问收集元素：
for循环将收集所有元素以访问所有元素，而不是重复
常见方法：
添加（对象）：s.Add（'hi'）将元素添加到集合中
pop（）：弹跳堆栈，集合为空并报告了一个错误：删除任何元素；
clear（）：清除集合并返回一个空的收集对象；
删除（对象）：删除没有存在和错误的元素：s.remove（'hi'）
更新：更新另一组，并且不存在元素，也不更新；
复制（）：浅副本
战斗操作：
交叉点：S1S2;
收集，补充：S1-S2；
收藏：S1 |S2;
ISSUBSET（）：确定是否是子集：S1.issubset（s2）S1 S2的集合是否是S2
ISSUERSET（）：确定是否是父集：S1.issuperset（）
无法更改：
frozenset（）：返回一个空的非特征收集对象
冷冻（可见）：
S = Frozenset（可见）
Python序列类型共同特征
1.序列类型的共同特征
Python序列类型包括：Str String，列表，元组元组
所有人都支持索引和切片操作；
投标来自0，可以通过竞标访问；
具有相同的操作符号
第二，支持功能：
Len（obj）：返回对象长度；
列表（iTeraable）：将迭代对象转到列表；
元组（可见）：将迭代对象变成命运；
str（OJB）：将任何对象转到字符串表格；
max（iTable）：如果python3中的元素是相同类型的，则python2中的元素可能是异质的：max（['a''，1]）
最小（可以）：类似于最大值；
sum（iTeraable，star = 0），找到迭代对象，默认星为0，元素不能为字符串
排序（iToser，key = none，reververs = false）
s = [（'a'，3），（'b'，2），（'c’，9）]
排序（s，key = lambda s：s：s：s [1]）//根据数字进行排序
反向（序列）：翻转序列，返回迭代器
枚举（可见）：返回枚举对象，其元素是元组（设置，值）
zip（iter1，iter2）：zip（[1,2]，[3,4]）----- [（1,3），（2,4）]
序列类型的切片操作：
片：
l [index];访问某个元素；
L [1：4];间隔
l [星：停止：步骤]；
Python中的1F引入已经结束，小数点的引入结束了。我想知道您是否找到所需的信息？如果您想进一步了解此信息，请记住要收集对该网站的关注。