浮點數表達方式python

❶ python。print float 兩位小數

浮點型(float)：浮點數也就是小數
#方法1：
print("%.2f" % 0.13333)
#方法2
print("{:.2f}".format(0.13333))
#方法3
round(0.13333, 2)

❷ 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。

(2)浮點數表達方式python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。

❸ 如何利用Python設計語言操作各種不同的浮點數

方法/步驟
第一步，定義一個變數age並賦值為80，列印該變數值，如下圖所示：

第二步，將定義的變數age跟字元串拼接到result變數中，列印result結果，結果發現出現類型錯誤，如下圖所示：

第三步，利用str()函數將數字age轉換成字元串，然後再次拼接到字元串中，如下圖所示：

第四步，Python設計語言中的注釋用「#」標識，注釋是不列印出來的，如下圖所示：

第五步，import this可以展示Python語言中的設計規則，如下圖所示：

第六步，將浮點數0.2和0.4相加，結果發現結果不是0.6，如下圖所示：

注意事項
注意使用浮點數操作運算
注意數字和字元串轉換

❹ 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

❺ 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。

❻ 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）

❼ 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。

❽ python的數據類型有哪些

第一種：整數

python可以處理任意大小的整數，當然包含負整數，在python程序中，整數的表示方法和數學上的寫法一模一樣，比如：1,100，-8080,0,等。

計算機由於使用二進制，所以有時候用十六進製表示整數比較方便，十六進制用0x前綴和0-9，a-f表示，比如：0xff00。

第二種：浮點數

浮點數也就是小數，之所以稱為浮點數，是因為按照科學計數法表示時，一個浮點數的小數點位置是可變的。浮點數可以用數學寫法，比如1.23,3.15,-9.01等。但是對於很大或者很小的浮點數，就必須用科學計數法表示，把10用e替代，1.23x10^9就是1.23e9。

整數和浮點數在計算機內部存儲的方法是不同的，整數運算永遠是精確的，而浮點數運算則可能會有四捨五入的誤差。

第三種：字元串

字元串是以「或」括起來的任意文本，比如'abc'，'xyz'等。請注意，「或」本身只是一種表示方式，不是字元串的一部分，因此，字元串'abc'只有a，b，c這3個字元。

第四個：布爾值

布爾值和布爾代數的表示完全一致，一個布爾值只有True、False兩種值，要麼是True，要麼是False，在python中，可以直接用True、False表示布爾值，也可以通過布爾運算計算出來。

布爾值可以用and、or或not運算。

and運算是與運算，只有所有都為True，and運算結果才是True。

or運算是或運算，只要其中有一個為True，or運算結果就是True。

not運算是非運算，它是一個單目運算符，把True變成False，False變成True。

第五個：空值

空值是python里一個特殊的值，用None表示。None不能理解為0，因為0是有意義的，而None是一個特殊的空值。

此外，python還提供了列表、字典等多種數據類型，還允許創建自定義數據類型。

❾ 在Python中,為了提高計算精度,為什麼採用整數表達浮點數的方法

在Python中,為了提高計算精度,為什麼採用整數表達浮點數的方法?在Python中,為了提高計算精度,為什麼採用整數表達浮點數的方法?在Python中,為了提高計算精度,為什麼採用整數表達浮點數的方法?

❿ 浮點數表示方法

一個浮點數a由兩個數m和e來表示：a = m × b^e。在任意一個這樣的系統中，我們選擇一個基數b（記數系統的基）和精度p（即使用多少位來存儲）。m（即尾數）是形如±d.ddd...ddd的p位數（每一位是一個介於0到b-1之間的整數，包括0和b-1)。

如果m的第一位是非0整數,m稱作規格化的。有一些描述使用一個單獨的符號位(s 代表+或者-）來表示正負，這樣m必須是正的。e是指數。

(10)浮點數表達方式python擴展閱讀

浮點數就是利用指數達到了小數點「浮動」的效果。從而可以靈活地表達更大范圍內的數, 比如 :

3.6879 * 10 ^ 2 = 368.79

1.2345 * 10 ^ 3 = 1234.5

7.89 * 10 ^ 2 = 789

小數點的位置是不固定的。不過對於同一個浮點數，也有很多表達方式， 368.79 可以表達為：

3.6879 * 10 ^ 2

0.36879 * 10 ^ 3

36.879 * 10 ^ 1

由於其多樣性， 很多計算機廠商都設計了自己的表示浮點數的規則，以及對浮點數運算的細節。 多樣的規則對於程序的可靠性和移植性都是不利的。