Ⅰ python中1.0是浮點數還是整數
1.0是浮點數。
浮點數，是屬於有理數中某特定子集的數的數字表示，在計算機中用以近似表示任意某個實數。具體的說，這個實數由一個整數或定點數（即尾數）乘以某個基數（計算機中通常是2）的整數次冪得到，這種表示方法類似於基數為10的科學計數法。
在浮點加減運算時，尾數求和的結果也可以得到01.ф?ф或10.ф?ф，即兩符號位不等，這在定點加減法運算中稱為溢出，是不允許的。但在浮點運算中，它表明尾數求和結果的絕對值大於1，向左破壞了規格化。此時將運算結果右移以實現規格化表示，稱為向右規格化。規則是尾數右移1位，階碼加1。當尾數不是1.M時需向左規格化。
Ⅱ Python中的浮點數原理與運算分析
Python中的浮點數原理與運算分析
本文實例講述了Python中的浮點數原理與運算。分享給大家供大家參考，具體如下：
先看一個違反直覺的例子：
>>> s = 0.
>>> for i in range(10): s += .1
>>> s
0.9999999999999999
# 錯誤被累加
再看一個更為普遍，直接影響判斷邏輯的例子：
>>> from math import sqrt
>>> a = sqrt(2)
>>> a*a == a
False
之所以會出現以上的結果，在於 Python （更准確地說是計算機硬體體系結構）對浮點數的表示，我們來看計算機（基於二進制）對十進制小數 0.1 的表示，十進制小數向二進制小數轉換的方法請見 Python十進制小數與二進制小數相互轉換。將十進制小數 0.1 轉換為二進制時的結果為 0.0001100110011001....，無限循環，計算機無法展示無限的結果，只能對結果進行截斷，這是浮點數精度問題的根源。
「==」 on floats
基於以上的考慮，當我們進行浮點數的相等比較時，要特別小心，直接使用 == 是有問題的，一種通用的做法即是，不是檢測浮點數是否相等，而是檢測二者是否足夠接近，
>>> a = sqrt(2)
>>> abs(a*a-2) < epsilon
# 判斷是否小於某一小量
Ⅲ python怎麼輸出浮點數
python提供了三種浮點值：內置的float與complex類型，以及標准庫的decimal.Decimal類型。
float類型存放雙精度的浮點數，具體取值范圍依賴於構建python的c編譯器，由於精度受限，進行相等性比較不可靠。
如果需要高精度，可使用decimal模塊的decimal.Decimal數，這種類型可以准確的表示循環小數，但是處理速度較慢，適合於財政計算。
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簡單函數比較floatS是否相等：
def equal_float(a,b):
return abs(a-b)<=sys.float_info.epsilon
其中sys.float_info.epsilon是機器可以區分出的兩個浮點數的最小區別
math模塊提供了許多可用於floatS的函數：
math.pi:常量3.1415926
math.pow(x,y):x的y次冪（浮點值）
……………….
使用math時先用import math導入該模塊
十進制數字
decimal模塊可以提供固定的十進制數，精度可以自己定。要創建Decimal，要先用import decimal導入模塊。
十進制數是用decimal.Decimal()函數創建的，該函數可以接受一個整數或字元串作為參數，但不能以浮點數作參數。如果用字元串作為參數，可以使用簡單的十進制數表示或指數表示，另外，decimal.Decimal的精確表述方式可以可靠的進行相等性比較。
（python3.1開始,使用decimal.Decimal from-float()函數將floats轉換為十進制數，以float型數作為參數，並返回與該float最為接近的decimal.Decimal）
Ⅳ 既然浮點數可以表示所有整數數值,python語言為何要提供整數和浮點數兩種數據
浮點數在超過15位數字計算中會產生誤差，這個誤差與計算機內部採用二進制有關，所以使用浮點數無法進行高精度的運算。
如圖，python中運行的結果
>>>3.1415926535897924
3.1415926535897922
由於python語言能夠支持無限制且准確的整數運算，因此，如果希望獲得高精度的運算結果，用整數不用浮點數
Ⅳ 在python中 float是什麼意思
float是一種數據類型。
浮點型數據類型，FLOAT 數據類型用於存儲單精度浮點數或雙精度浮點數。浮點數使用IEEE（電氣和電子工程師協會）格式。浮點類型的單精度值具有 4 個位元組，包括一個符號位、一個 8 位 二進制指數和一個 23 位尾數。
由於尾數的高順序位始終為 1，因此它不是以數字形式存儲的。此表示形式為 float 類型提供了一個大約在 -3.4E+38 ~ 3.4E+38 之間的范圍。
(5)python浮點數表示擴展閱讀：
相關用法
存儲為二進制分數的尾數大於或等於 1 且小於 2。對於 float 和 double 類型，最高有效位位置的尾數中有一個隱含的前導 1，這樣，尾數實際上分別為 24 和 53 位長，即使最高有效位從未存儲在內存中也是如此。
浮點包可以將二進制浮點數存儲為非標准化數，而不使用剛剛介紹的存儲方法。「非標准化數」是帶有保留指數值的非零浮點數，其中尾數的最高有效位為 0。
通過使用非標准化格式，浮點數的范圍可以擴展，但會失去精度。您無法控制浮點數以標准化形式還是非標准化形式表示；浮點包決定了表示形式。
用法舉例
如果存儲比精度更重要，請考慮對浮點變數使用 float 類型。相反，如果精度是最重要的條件，則使用 double 類型。
浮點變數可以提升為更大基數的類型（從 float 類型到 double 類型）。當您對浮點變數執行算術時，通常會出現提升。此算術始終以與具有最高精度的變數一樣高的精度執行。例如，請考慮下列類型聲明：
float f_short;double f_long;long double f_longer;f_short = f_short * f_long;
在前面的示例中，變數f_short提升到類型 double 並且與f_long相乘；然後，結果舍入到類型 float，然後賦給f_short。
Ⅵ python的浮點數運算是不是精度有問題阿
再計算機的硬體中，浮點數以二進制小數表示。比如小數
[python]view plain
0.125
可看做1/10+2/100+5/1000，同樣的方式二進制小數
[python]view plain
0.001
- 可看做0/2+0/4+1/8。
這兩個小數實際的值是相同的，唯一的不同是0.125是十進製表示，0.001是二進製表示。可是不幸的是，多數的十進制小數不能用二進制小數准確的表示。通常，你輸入的十進制浮點數只能由存儲在機器中的二進制浮點數近似表示。無論你使用多少位二進制數字，十進制的0.1都不能准確的由二進制小數表示，其是無限重復的小數
[python]view plain
0....
- 在一個運行python的典型計算機中，一個浮點數具有53位的精度，所以十進制的0.1在內部會以如下形式存儲
[python]view plain
0.0011010
實際中，我們很容易忘記存儲的數據是原始十進制的的近似表示。Python只會顯示出以二進制形式存儲再計算機中的真正十進制數的近似數。如
[python]view plain
0.
- 其中的多數位數都不會被人使用到，所以python只顯示它的四捨五入後的值
[python]view plain
0.1
- 在實際中有很多這樣的例子可以說明：
[python]view plain
>>>0.1+0.2
0.30000000000000004
[python]view plain
>>>round(2.675,2)
2.67
- 可以使用decimal模塊，可以看到准確的浮點數的值。
[python]view plain
>>>fromdecimalimportDecimal
>>>Decimal(2.675)
Decimal('2.')
Ⅶ python 雙精度浮點數用什麼表示
Python原生浮點數類型只有一種，叫float，大小為24個位元組（我這里Python3.6是這樣，別的版本不清楚），本身就是雙精度（你打個特別長的小數，最後它會給你截止到15-16位有效數字，這是雙精度浮點數的典型特徵），不論你是多短的浮點數都是如此
Python和別的語言不一樣，每個變數都是對象，而對象里有各種雜七雜八的屬性方法，所以內存佔用比其他語言大得多
如果希望內存佔用更小，而有用單精度的需求，建議使用numpy等第三方庫，可以提供對變數類型大小的控制。
Ⅷ python中保留兩位小數怎麼表示
這里有三種方法，
round(a,2)'%.2f' % aDecimal('5.000').quantize(Decimal('0.00'))
當需要輸出的結果要求有兩位小數的時候，字元串形式的：'%.2f' % a 方式最好，其次用Decimal。
需要注意的：
1. 可以傳遞給Decimal整型或者字元串參數，但不能是浮點數據，因為浮點數據本身就不準確。
2. Decimal還可以用來限定數據的總位數。
談談關於Python裡面小數點精度控制的問題
基礎
浮點數是用機器上浮點數的本機雙精度(64 bit)表示的。提供大約17位的精度和范圍從-308到308的指數。和C語言裡面的double類型相同。Python不支持32bit的單精度浮點數。如果程序需要精確控制區間和數字精度，可以考慮使用numpy擴展庫。
Python 3.X對於浮點數默認的是提供17位數字的精度。
關於單精度和雙精度的通俗解釋：
單精度型和雙精度型，其類型說明符為float 單精度說明符，double 雙精度說明符。在Turbo C中單精度型佔4個位元組（32位）內存空間，其數值范圍為3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效數字。雙精度型佔8 個位元組（64位）內存空間，其數值范圍為1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效數字。
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Ⅸ pythOn中浮點數可以表示無理數嗎
Python只能用表達式表達無理數的求值過程但是無法表示無理數的值。
Ⅹ python // 和 / 的區別是什麼
python // 和 / 的區別是：" / " 表示浮點數除法，返回浮點結果;" // " 表示整數除法，返回不大於結果的一個最大的整數。
浮點數與整數相除：假設x除以y，x可能是整數，也可能是浮點數；y可能是整數，也可能是浮點數。不管是除數還是被除數，只要是一個數是浮點數，結果就是浮點數。
if語句，當條件成立時運行語句塊。經常與else, elif(相當於else if) 配合使用。
for語句，遍歷列表、字元串、字典、集合等迭代器，依次處理迭代器中的每個元素。
while語句，當條件為真時，循環運行語句塊。
try語句，與except,finally配合使用處理在程序運行中出現的異常情況。
class語句，用於定義類型。
def語句，用於定義函數和類型的方法。
pass語句，表示此行為空，不運行任何操作。
assert語句，用於程序調試階段時測試運行條件是否滿足。
