python浮點類

① 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

② python支持的數據類型

python支持的數據類型數字（number）

Python數字數據類型用於存儲數值，支持三種不同的數值類型：

1、整型（int）

亦稱整數，不帶小數點，Python3中整型不限制大小，可以當作long類型使用，所以Python3中沒有Python2中的long類型。

2、浮點型（float）

由整部分與小數部分組成，如：3.1415、-5.8，也可以用科學計數法表示，如：3.5e3，它等於：3.5e3=3.5×10^3=3500

3、復數（complex）

復數由實數部分和虛數部分構成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示， 復數的實部a和虛部b都是浮點型，如6.5+32j、字元串
字元串可以說是Python中最常用的數據類型，由數字、字母、下劃線等特殊符號組成的一串字元串，如我們最熟悉的'hello world!'就是一串字元串。

Python六大數據類型，快來了解一下吧
列表
列表用一對"[ ]"將單個或多個元素括起來，如['','hello',123,'acde']，每個元素之間用逗號分隔開。

Python六大數據類型，快來了解一下吧
元組
元組用一對"( )"將單個或多個元素括起來，每個元素之間用逗號分隔開。另外元組創建完畢後，元素不可修改，這點與列表大不相同。

Python六大數據類型，快來了解一下吧
字典
字典的每個鍵值對(key=>value)用冒號(:)分割，每個對之間用逗號(,)分割，整個字典包括在花括弧{ }中 ，格式如下所示：

d ={key1 : value1, key2 : value2 }

字典是無序的，也就是說要去一個值value，必須得通過它的鍵key去取3.5e3-3.1j等。

③ python中都有哪些數據類型

python中數據類型有：整型、長整型、浮點型、字元串類型、布爾類型、列表類型、元組類型、字典類型、集合類型。

數據類型是每種編程語言必備屬性，只有給數據賦予明確的數據類型，計算機才能對數據進行處理運算，因此，正確使用數據類型是十分必要的，不同的語言，數據類型類似，但具體表示方法有所不同，以下是Python編程常用的數據類型：

1. 數字類型

Python數字類型主要包括int（整型）、long（長整型）和float（浮點型），但是在Python3中就不再有long類型了。

int（整型）

在32位機器上，整數的位數是32位，取值范圍是-231~231-1，即-2147483648~214748364；在64位系統上，整數的位數為64位，取值范圍為-263~263-1，即9223372036854775808~9223372036854775807。

long（長整型）

Python長整型沒有指定位寬，但是由於機器內存有限，使用長的長整數數值也不可能無限大。

float（浮點型）

浮點型也就是帶有小數點的數，其精度和機器有關。

complex（復數）

Python還支持復數，復數由實數部分和虛數部分構成，可以用 a + bj,或者 complex(a,b) 表示， 復數的實部 a 和虛部 b 都是浮點型。

2. 字元串

在Python中，加了引號的字元都被認為是字元串，其聲明有三種方式，分別是：單引號、雙引號和三引號；Python中的字元串有兩種數據類型，分別是str類型和unicode類型，str類型採用的ASCII編碼，無法表示中文，unicode類型採用unicode編碼，能夠表示任意字元，包括中文和其他語言。

3. 布爾型

和其他編程語言一樣，Python布爾類型也是用於邏輯運算，有兩個值：True（真）和False（假）。

4. 列表

列表是Python中使用最頻繁的數據類型，集合中可以放任何數據類型，可對集合進行創建、查找、切片、增加、修改、刪除、循環和排序操作。

5. 元組

元組和列表一樣，也是一種序列，與列表不同的是，元組是不可修改的，元組用」()」標識，內部元素用逗號隔開。

6. 字典

字典是一種鍵值對的集合，是除列表以外Python之中最靈活的內置數據結構類型，列表是有序的對象集合，字典是無序的對象集合。

7. 集合

集合是一個無序的、不重復的數據組合，它的主要作用有兩個，分別是去重和關系測試。

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④ python數據類型有哪些

Python基本數據類型一般分為：數字、字元串、列表、元組、字典、集合這六種基本數據類型。

其中數字又包含整型(整型又包括標准整型、長整型(Python2.7及之前版本有)）、浮點型、復數類型、布爾型(布爾型就是只有兩個值的整型)、這幾種數字類型。列表、元組、字元串都是序列。

1、數字

數字類型是不可更改的對象。對變數改變數字值就是生成/創建新的對象。Python支持多種數字類型：

整型(標准整型和長整型(Python2.7及之前的有這種類型))、布爾型、雙精度浮點型、十進制浮點型、復數。

2、標准整型

int，標准整型，在大多數32位機器上標准整型取值范圍是-2^31到2^31-1，也就是-2147483648~2147483647，如果在64位機器使用64位編譯器，那麼這個系統的標准整型將是64位。

3、布爾型

bool，從Python2.3開始Python中添加了布爾類型。布爾類型有兩種True和False。對於沒有__nozero__方法的對象默認是True。

對於值為0的數字、空集（空列表、空元組、空字典等）在Python中的布爾類型中都是False。

>>>bool(1)
True
>>>bool('a')
True
>>>bool(0)
False
>>>bool('')
False

4、浮點型

float，每個浮點型佔8個位元組（64位），完全遵守IEEE754號規范（52M/11E/1S）,其中52個位用於表示底，11個位用於表示指數（可表示的范圍大約是±10**308.25），剩下的一個位表示符號。這看上去相當完美，然而，實際精度依賴於機器架構和創建Python解釋器的編譯器。

浮點型值通常都有一個小數點和一個可選的後綴e（大寫或小寫，表示科學計數法）。在e和指數之間可以用正（+）或負（-）表示指數的正負（正數的話可以省略符號）。

以上是Python核心編程的對浮點型(雙精度浮點型)的說明。經過Python實測浮點型默認長度是24位元組如果超出這個范圍會自動

5、復數類型

complex，在復數中虛數不能單獨存在，它們總是和一個值為0.0的實數部分一起來構成一個復數。復數由實數部分和虛數部分構成。表示虛數的語法：real+imagj。

實數部分和虛數部分都是浮點型。虛數部分必須有後綴j或J。

⑤ python四種基本數據類型

python是相當高級的語言，基本數據類型就很多，不過參考其他語言的，一定要四個的話：
1、整形 int
定義：age=10 #age=int(10)
用於標識：年齡，等級，身份證號，qq號，個數
2、浮點型 float
定義：salary=3.1 #salary=float(3.1)
用於標識：工資，身高，體重

3、字元竄 string
#在python中，加了引號的字元就是字元串類型，python並沒有字元類型。
定義：name='egon' #name=str('egon')
用於標識：描述性的內容，如姓名，性別，國籍，種族

4、布爾 bool

⑥ 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。

(6)python浮點類擴展閱讀：

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。

⑦ python的數據類型有哪些

python數據類型主要分為以下六大類：Numbers（數字）、String（字元串）、List（列表、Tuple（元組）、Dictionary（字典）、Set（集合）。

Python的六個標准數據類型中：

不可變數據（3 個）：Number（數字）、String（字元串）、Tuple（元組）。

可變數據（3 個）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。

字元串類型：

python的字元串或串(String)是由數字、字母、下劃線組成的一串字元。

⑧ python提供了三種基本的數字類型

整數、浮點數

⑨ 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）

⑩ python pandas中如何將dataframe中的一列字元串類型轉換為浮點類型

import pandas as pd
# 讀取表格
df = pd.read_excel("old.xlsx")
# 強制轉換high和weight兩列為浮點類型
df[['high','weight']] = df[['high','weight']].astype('float')
# 列印一下看看數據類型是否正確，應為float64
print(df.info())
# 篩選出體重小於70的數據
df = df[df['weight'] < 70.0]
# 將這些數據升序排列
df = df.sort_values(by='weight', ascending=True)
# 最後導出為新的表格
df.to_excel('new.xlsx', encoding='utf8')