pythonnumpy浮點數

『壹』 python numpy 使用 loadtxt讀取txt文件的內容，txt文件跟要執行的py文件在

很多時候，我們將數據存在txt或者csv格式的文件里，最後再用Python讀取出來，存到數組或者列表裡，再做相應計算。本文首先介紹寫入txt的方法，再根據不同的需求（存為數組還是list）,介紹從txt讀取浮點數的方法。
一、寫入浮點數到txt文件：
假設每次有兩個浮點數需要寫入txt文件，這里提供用with關鍵字打開文件的方法，使用with打開文件是一個很好的習慣，因為with結束，它就會自動close file，不用手動再去flie.close()。

[python] view plain
with open('file_path/filename.txt','a') as file:
write_str = '%f %f\n'%(float_data1,float_data2)
file.write(write_str)

二、從txt文件提取浮點數到numpy數組或list列表

首先假設你有一個odom.txt 的文件，裡面每一行的數據個數都相同，如截圖所示：

1.如果你是想把這些數據讀取出來，存為numpy數組,那麼一句代碼可以搞定：

[python] view plain
a = numpy.loadtxt('odom.txt')

存為numpy數組以後，a的尺寸可以用a.shape進行查看，這里應為：（14,2）也就是14行2列。如果你覺得這個形狀不是你期待的，你可以用:

[python] view plain
b = numpy.reshape(a,(你想要的形狀))
如
b = numpy.reshape(a,(-1,1,2))
那麼b就是一個三維數組了（14,1,2）

2.如果只是想讀出來，存到一個list里,那就用下面的常用python格式了：

[python] view plain
with open('odom.txt', 'r') as f:
data = f.readlines() #txt中所有字元串讀入data

for line in data:
odom = line.split() #將單個數據分隔開存好
numbers_float = map(float, odom) #轉化為浮點數
print numbers_float

『貳』 python float多少位

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。

『叄』 請問python怎樣循環取指定范圍的隨機浮點數

使用 numpy 的random模塊rand()方法可以生成[0,1)之間的隨機數

importnumpyasnp
printnp.random.rand()

『肆』 為什麼python的numpy的只能生成0到1范圍的浮點數

我有個本辦法，先生成n個隨機數（都是0到1范圍內的），再生成n個整數（用choise方法[50~100]內的整數），然後兩組數對點相加

。。。我剛剛在想，如果是0.0000001~10億之間。。。額。。。。噝~~好難

『伍』 python numpy是什麼庫

NumPy是Python語言的一個擴充程序庫。支持高級大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。Numpy內部解除了CPython的GIL（全局解釋器鎖），運行效率極好，是大量機器學習框架的基礎庫！

相關推薦：《Python基礎教程》

NumPy的全名為Numeric Python，是一個開源的Python科學計算庫，它包括：

·一個強大的N維數組對象ndrray；

·比較成熟的（廣播）函數庫；

·用於整合C/C++和Fortran代碼的工具包；

·實用的線性代數、傅里葉變換和隨機數生成函數。

NumPy的優點：

·對於同樣的數值計算任務，使用NumPy要比直接編寫Python代碼便捷得多；

·NumPy中的數組的存儲效率和輸入輸出性能均遠遠優於Python中等價的基本數據結構，且其能夠提升的性能是與數組中的元素成比例的；

·NumPy的大部分代碼都是用C語言寫的，其底層演算法在設計時就有著優異的性能，這使得NumPy比純Python代碼高效得多。

當然，NumPy也有其不足之處，由於NumPy使用內存映射文件以達到最優的數據讀寫性能，而內存的大小限制了其對TB級大文件的處理；此外，NumPy數組的通用性不及Python提供的list容器。因此，在科學計算之外的領域，NumPy的優勢也就不那麼明顯。

『陸』 Python-與常規Python列表相比，NumPy有什麼優勢

NumPy的數組比Python列表更緊湊-您在Python中描述的列表列表至少需要20 MB左右，而單元格中具有單精度浮點數的NumPy 3D數組則需要4 MB。使用NumPy可以更快地讀取和寫入項目。
也許只關心一百萬個單元就不會那麼在意，但是肯定會關心十億個單元-兩種方法都不適合32位體系結構，但是使用64位版本，NumPy可以節省約4 GB ，僅Python一個就需要至少約12 GB（很多指針的大小加倍），這是一個昂貴得多的硬體！
差異主要是由於「間接性」造成的-Python列表是指向Python對象的指針的數組，每個指針至少4個位元組，對於最小的Python對象也至少包含16個位元組（類型指針為4，引用計數為4，類型為4值-內存分配器向上舍入為16）。NumPy數組是統一值的數組-單精度數字每個佔用4個位元組，雙精度數字每個佔用8個位元組。靈活性較差。

『柒』 如何用Python定義一個32位單精度浮點型數據數組 大小為num

int a; //基本整型
long int b; //長整型
char c; // 字元型
float d; // 單精度浮點型
double e; //雙精度浮點型
char s[20]; // 字元型數組 或 字元串 型

『捌』 python numpy生成的矩陣 小數點問題

那就說明肯定是浮點型的，看看你怎麼生成的，哪怕是一堆int中有一個float也會全變成float，因為要保證所有數據格式相同。你可以在生成這個矩陣的時候加dtype參數dtype=np.int，應該可以解決。

『玖』 python中怎麼讀浮點格式圖片

方法/步驟

• 打開shell界面，也是大家常說的idle。

  

『拾』 python float函數字元串轉換浮點數 保留位數

python中，float函數屬於內置函數，其實在底層是調用了C的庫。

C庫中有直接送字元串轉float的函數。就是atof函數。

atof具體的實現比較復雜，可以搜索 「atof 源碼」 自己學習。

字元串轉int也是同理，調用C庫中的atoi函數。首先學習一下C和計算機組成原理。懂得這些在內存中實際是怎麼存儲的。然後學習一下編譯原理，從而了解高級語言的解釋。

(10)pythonnumpy浮點數擴展閱讀：

由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程序設計課程。例如卡耐基梅隆大學的編程基礎、麻省理工學院的計算機科學及編程導論就使用Python語言講授。

眾多開源的科學計算軟體包都提供了Python的調用介面，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、醫學圖像處理庫ITK。而Python專用的科學計算擴展庫就更多了，例如如下3個十分經典的科學計算擴展庫：

NumPy、SciPy和matplotlib，它們分別為Python提供了快速數組處理、數值運算以及繪圖功能。因此Python語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗數據、製作圖表，甚至開發科學計算應用程序。

2018年3月，該語言作者在郵件列表上宣布Python 2.7將於2020年1月1日終止支持。用戶如果想要在這個日期之後繼續得到與Python 2.7有關的支持，則需要付費給商業供應商。